Karla Daniela Barajas Hernández
Mitglied seit 2023
Diamond League
5568 Punkte
Build Agent Skills with Google
Earned Sep 14, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen
Earned Sep 7, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten
Earned Sep 1, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren
Earned Aug 28, 2026 EDT
Zukunftsfähige Strategie: KI-Agenten entdecken, entwerfen und Prototypen erstellen
Earned Aug 26, 2026 EDT
Google Cloud-Agenten
Earned Aug 24, 2026 EDT
Ersten KI-Agenten bereitstellen
Earned Mai 6, 2026 EDT
KI-Agenten in der Produktion erstellen und bereitstellen
Earned Mai 6, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: Grundlagen
Earned Mai 5, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK)
Earned Apr 27, 2026 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Okt 13, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Okt 13, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Aug 23, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jul 25, 2023 EDT
Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
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Sie haben KI-Agenten mit erweiterten Konfigurationen entwickelt – machen Sie sie jetzt bereit für den realen Einsatz. Sie können Agenten mit Tools ausstatten, die eine Suche im Web, das Ausführen von Code, das Abfragen von Datenbanken und benutzerdefinierte Aktionen ermöglichen.
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Sie haben grundlegende LLM-Agenten erstellt, die auf Anfragen reagieren – jetzt machen wir sie zustandsorientiert. Mit dem Sitzungsstatus können Sie KI-Agenten erstellen, die im Kontext bleiben, Nutzerpräferenzen speichern und personalisierte Interaktionen ermöglichen. So werden aus zustandslosen Agenten, die einfach nur Antworten liefern, intelligente Assistenten.
Beachten Sie auch die anderen Inhalte des Programms Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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Sie haben Ihren ersten KI-Agenten erstellt – jetzt ist es an der Zeit, ihn weiterzuentwickeln. In diesem weiterführenden Kurs lernen Sie, wie Sie einen einfachen KI-Agenten in einen ausgereiften, präzisen Assistenten umwandeln – durch die Anwendung fortgeschrittener Anweisungen, eine passende Modellauswahl, Planungsfunktionen und Muster für strukturierte Ausgabe.
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Mit dem Kurs „Zukunftsfähige Strategie: KI-Agenten entdecken, entwerfen und Prototypen erstellen“ werfen Sie einen Blick voraus. Sie lernen, wie Sie das Framework von Google für die Transformation mit agentischer KI nutzen und einen Fortschritt von reinen Chatbots hin zu autonomen Teammitgliedern erzielen. Anhand eines Anwendungsfalls aus dem Einzelhandel lernen Sie, den Geschäftswert zu quantifizieren, KI-Projekte zu priorisieren, kritische Nutzerpfade zu ermitteln und funktionale Prototypen mit No-Code-Tools wie Google AI Studio und Gemini Enterprise zu erstellen. Dieser Kurs bietet eine solide Roadmap, die für die Geschäftsführung sowie technische Führungskräfte notwendig ist, um ihr Unternehmen in das Zeitalter der agentischen KI zu leiten.
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Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über die Agentenplattformen von Google Cloud, einschließlich Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Conversational Agents und Agent Development Kit. Die Teilnehmenden erfahren, welche einzigartigen Möglichkeiten die einzelnen Angebote bieten. Sie lernen, optimale Lösungen für spezifische Anwendungsfälle auseinanderzuhalten, und erwerben grundlegende Kenntnisse in der Erstellung von Such- und Chat-Anwendungen.
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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ADK-Agenten in der Vertex AI Agent Engine und Cloud Run bereitstellen.
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In diesem Kurs lernen Sie die Architektur und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google und der umfassenden Infrastruktur von Google Cloud kennen. Sie erfahren, wie Sie hierarchische KI-Agentenbäume und deterministische Workflow-Agenten entwerfen und die ideale Hosting-Umgebung ermitteln – von serverlosem Cloud Run bis hin zur leistungsstarken GKE – und sorgen auf diese Weise dafür, dass Ihre KI-Agenten sicher, skalierbar und produktionsreif sind.
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In diesem Kurs lernen Sie die Konzepte und praktischen Fähigkeiten kennen, um mit Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio) anspruchsvolle, multimodale Multi-Agent-Kundenservice-Agenten zu entwerfen, zu erstellen und zu testen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Formulierung von vorhandenen Forschungsproblemen im Bereich Language Models, Erstellung eines einfachen Tokenizers, Vorbereitung eines Datasets für das Training eines Transformer-Sprachmodells, Ausführung der Trainingsschleife eines kleinen Sprachmodells.
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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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Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen.
In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.
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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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Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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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