Mahesh Fulsundar
Mitglied seit 2026
Gold League
6199 Punkte
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Mär 22, 2026 EDT
AI Boost Bites: Werden Sie zum KI-Art-Director für Ihre Welt
Earned Mär 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: Bring your photos to life with AI
Earned Mär 17, 2026 EDT
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned Mär 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini
Earned Mär 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: Zusammenfassungen von Folien mit Gemini
Earned Mär 17, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned Mär 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: Erstellung von E‑Mail-Inhalten
Earned Mär 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Das perfekte Porträt erstellen
Earned Mär 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Mär 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini-Hack – von Bildern zu Tabellen
Earned Mär 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Mit KI im Posteingang für Ordnung sorgen
Earned Mär 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Mär 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Ihr persönlicher Feedback-Agent
Earned Mär 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompts wie ein Profi erstellen – mit Google Workspace
Earned Mär 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus
Earned Mär 13, 2026 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform
Earned Mär 12, 2026 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Mär 11, 2026 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Mär 11, 2026 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Mär 11, 2026 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Mär 11, 2026 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Mär 11, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Mär 11, 2026 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Mär 11, 2026 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Mär 11, 2026 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Mär 11, 2026 EDT
Einführung in generative KI
Earned Mär 11, 2026 EDT
Dieser Kurs gibt Machine-Learning-Anwendern alle grundlegenden Tools, Techniken und Best Practices zur Bewertung von generativen und prädiktiven KI-Modellen an die Hand. Die Modellbewertung ist ein wichtiger Schritt, bei dem geprüft wird, ob ML-Systeme in der Produktion zuverlässige, genaue und leistungsstarke Ergebnisse erzielen.
Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse über verschiedene Bewertungsmesswerte und -methoden und lernen, sie auf unterschiedliche Modelltypen und Aufgaben anzuwenden. Im Kurs wird schwerpunktmäßig auf die besonderen Herausforderungen generativer KI-Modelle eingegangen und es werden Strategien vorgestellt, wie sich diese effektiv bewältigen lassen. Die Teilnehmer lernen auf der Plattform Vertex AI von Google Cloud, robuste Bewertungsprozesse zur Auswahl, Optimierung und kontinuierlichen Überwachung des Modells zu implementieren.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit der mehrschrittigen Bearbeitung in der Gemini App eine Szene Schritt für Schritt erstellen und Fotos „remixen“, indem Sie den Stil eines Objekts auf ein anderes übertragen.
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In this video, you'll learn to turn still images into dynamic videos using Gemini. Master the art of prompting for motion and audio to animate sketches and photographs, instantly elevating your visual storytelling.
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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.
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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Präsentationen automatisch Besprechungszusammenfassungen erstellen und Follow-up-E-Mails entwerfen können. So können Sie Ihren Workflow nach Besprechungen optimieren und Zeit sparen.
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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail neue E‑Mails entwerfen, den Tonfall anpassen, mit Kontext aus Drive-Dateien antworten und Vorschläge für intelligente Antworten nutzen können.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einer neuen Funktion in der Gemini App fantasievolle Selbstporträts erstellen können, die Ihr Aussehen beibehalten, und wie Sie mehrere Fotos zu einer neuen Szene kombinieren können.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini die mühsame manuelle Dateneingabe hinter sich lassen. Hier erfahren Sie, wie Sie ein Foto oder einen Screenshot von Daten (aus PDFs, Papier oder Bildern) machen und Gemini auffordern können, diese sofort in eine strukturierte Google-Tabelle umzuwandeln. Mit diesem einfachen Hack kannst du dir unzählige Stunden beim Transkribieren von Daten sparen und Gemini zu deinem persönlichen Assistenten für die Dateneingabe machen. Einfach fotografieren, Prompt eingeben und exportieren!
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail E‑Mails zusammenfassen, Informationen finden und Antworten entwerfen können, um Ihren Posteingang effizienter zu verwalten.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Gems einen personalisierten „Work with Me“-Agenten erstellen, der Ihnen hilft, grundlegendes Feedback zu optimieren und Ihre Besprechungen strategischer und effizienter zu gestalten.
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In diesem Video werden die Grundlagen des Prompt Engineering für eine effektive KI-Kommunikation behandelt. Sie lernen ein einfaches Framework (Rolle, Aufgabe, Kontext, Format) kennen, mit dem Sie klare Prompts erstellen können, um mit Gemini in Google Workspace bessere und schnellere Ergebnisse zu erzielen. Hier erfahren Sie, wie Sie natürliche Sprache verwenden, konkrete Angaben machen und Prompts optimieren, um die KI-Unterstützung optimal zu nutzen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie bei der Nutzung von Google-Produkten und -Diensten zum Entwickeln, Testen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie mit Gemini eine Webanwendung entwickeln und debuggen, Tests entwickeln und Daten abfragen können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der Softwareentwicklungs-Lebenszyklus durch Gemini verbessert werden kann.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Agent Platform weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Agent Platform. Entdecken Sie, wie Sie wirksame Prompts erstellen, auf generativer KI basierende Ausgaben steuern und Gemini-Modelle in Marketing-Szenarien aus der Praxis anwenden.
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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In diesem Kurs wird der Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt. Dies ist ein leistungsstarkes Verfahren, das die Fokussierung neuronaler Netzwerke auf bestimmte Abschnitte einer Eingabesequenz ermöglicht. Sie erfahren, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus funktioniert und wie Sie damit die Leistung verschiedener Machine Learning-Tasks wie maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen von Texten und Question Answering verbessern können.
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
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Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die nötigen Tools, um die speziellen Herausforderungen zu erkennen, mit denen MLOps-Teams bei der Bereitstellung und Verwaltung von Modellen basierend auf generativer KI konfrontiert sind. Sie erfahren, wie KI-Teams durch Vertex AI dabei unterstützt werden, MLOps-Prozesse zu optimieren und mit Projekten erfolgreich zu sein, in denen generative KI zum Einsatz kommt.
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In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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