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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Pablo Pasqualicchio

Mitglied seit 2024

Diamond League

15107 Punkte
Den Wissensaustausch mit Gemini Enterprise beschleunigen Earned Mär 30, 2026 EDT
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned Feb 17, 2026 EST
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Jan 4, 2026 EST
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Jan 4, 2026 EST
Multi-Agent-Systeme mit dem Agent Development Kit (ADK) und der Agent Engine bereitstellen Earned Jan 4, 2026 EST
Einführung in Gemini Enterprise Earned Dez 31, 2025 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned Dez 30, 2025 EST
Understand Google Cloud Agents Earned Dez 26, 2025 EST
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Dez 11, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur Earned Nov 27, 2024 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Nov 25, 2024 EST
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Nov 25, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned Nov 24, 2024 EST
Einführung in generative KI Earned Nov 3, 2024 EST
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jun 2, 2024 EDT
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln Earned Jun 2, 2024 EDT

Gemini Enterprise ist ein leistungsstarkes Tool, das das Fachwissen von Google in den Bereichen Suche und KI zusammenbringt. Mitarbeitende können damit bestimmte Informationen in Dokumentenspeichern, E‑Mails, Chats, Ticketsystemen und anderen Datenquellen über eine einzige Suchleiste finden. Der Gemini Enterprise-Assistent kann sie auch beim Brainstorming, der Recherche oder der Strukturierung von Dokumenten unterstützen und zum Beispiel Kollegen zu einem Kalendertermin einladen, um die Wissensarbeit und Zusammenarbeit zu beschleunigen. (Gemini Enterprise hieß früher Google Agentspace. In diesem Kurs kann es daher noch Verweise auf den alten Produktnamen geben.)

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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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In diesem Kurs werden die wichtigsten Sicherheitsfunktionen von Model Armor vorgestellt. Außerdem lernen Sie, wie Sie den Dienst nutzen können. Sie erfahren mehr über die Sicherheitsrisiken, die mit LLMs verbunden sind, und wie Model Armor Ihre KI-Anwendungen schützt.

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„Generative KI ist mehr als nur Chatbots“ ist der erste Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“ und hat keine Voraussetzungen. In diesem Kurs geht es nicht nur um die Grundlagen von Chatbots, sondern auch um das wahre Potenzial von generativer KI für Ihr Unternehmen. Sie lernen Konzepte wie Foundation Models und Prompt Engineering kennen, die für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von generativer KI entscheidend sind. Außerdem werden wichtige Überlegungen behandelt, die Sie bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten.

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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit dem Google Agent Development Kit komplexe Multi-Agent-Systeme entwickeln. Sie erstellen Agenten mit Tools und verbinden sie durch über- und untergeordnete Beziehungen und Abläufe, um festzulegen, wie sie interagieren. Sie führen Ihre Agenten lokal aus und stellen sie in der Vertex AI Agent Engine bereit, um sie als verwalteten Agent-Ablauf auszuführen. Die Entscheidungen zur Infrastruktur und die Ressourcenskalierung werden von der Agent Engine übernommen. Bitte beachten Sie, dass diese Labs auf einer Vorabversion dieses Produkts basieren. Bei diesen Labs kann es zu Verzögerungen kommen, da wir Wartungsupdates bereitstellen.

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In diesem Kurs wird Gemini Enterprise vorgestellt, eine leistungsstarke Plattform, die KI-Agenten, Unternehmenssuche, NotebookLM und intelligenten Datenzugriff verbindet, damit Unternehmen ihre Herausforderungen lösen können. Anhand von Beispielen aus der Praxis und praktischen Übungen lernen Teilnehmer, wie sie die Funktionen von Gemini Enterprise für echte Geschäftsanforderungen nutzen, die Architektur beschreiben und erklären, wie Datenzugriff und Datenschutz in verschiedenen Aufgabenbereichen gehandhabt werden.

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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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This course provides a comprehensive overview of Google Cloud's agent platforms, including Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Conversational Agents, and the Agent Development Kit. Learners will understand the unique capabilities of each offering, distinguish between the optimal solution for specific use cases, and gain foundational knowledge in creating search and chat applications.

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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs definieren Sie den Bereich der Cloud-Datenanalyse und beschreiben die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud Data Analysts in Bezug auf Datenakquisition, ‑speicherung, ‑verarbeitung und ‑visualisierung. Sie lernen die Architektur cloudbasierter Tools von Google wie BigQuery und Cloud Storage kennen und erfahren, wie sie Daten effektiv strukturieren, präsentieren und Berichte erstellen.

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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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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.

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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Texterstellung, Anwendung von Funktionsaufrufen mit dem Python SDK und der Gemini API und Bereitstellung einer Streamlit-Anwendung mit Cloud Run. Dabei lernen Sie, wie Sie mithilfe von Gemini und entsprechenden Prompts Text erstellen, Cloud Shell zum Testen und Iterieren einer Streamlit-Anwendung nutzen und diese Anwendung dann als Docker-Container zur Bereitstellung in Cloud Run verpacken.

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