Petr Klimeš
Mitglied seit 2026
Silver League
13139 Punkte
Lernplan zur Vorbereitung auf die AGWA-Zertifizierungsprüfung erstellen
Earned Nov 4, 2026 EST
AppSheet Administration
Earned Nov 4, 2026 EST
Google Cloud Database Migrations: Strategy
Earned Nov 4, 2026 EST
Lernplan zur Vorbereitung auf die ACE-Zertifizierungsprüfung erstellen
Earned Nov 4, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PCD Exam Prep
Earned Nov 4, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Nov 4, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Nov 4, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PCDBE Exam Prep
Earned Nov 4, 2026 EST
KI-gestützte Datenbankverwaltung mit Gemini
Earned Nov 4, 2026 EST
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks
Earned Nov 4, 2026 EST
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern
Earned Nov 4, 2026 EST
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations
Earned Nov 3, 2026 EST
Google Threat Intelligence
Earned Nov 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Nov 3, 2026 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR)
Earned Nov 3, 2026 EST
Introduction to Google Security Operations (SIEM)
Earned Nov 3, 2026 EST
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen
Earned Nov 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Nov 3, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Nov 3, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact
Earned Nov 3, 2026 EST
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned Nov 3, 2026 EST
Customer Experience Agent Studio: Design and Test Solutions
Earned Nov 3, 2026 EST
Google Cloud Agent Governance and Security
Earned Nov 3, 2026 EST
Innovating with Data and Google Cloud
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned Nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned Nov 3, 2026 EST
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten
Earned Nov 3, 2026 EST
Add Agent Guardrails with Callbacks
Earned Nov 3, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PCA Exam Prep
Earned Nov 3, 2026 EST
Ersten KI-Agenten bereitstellen
Earned Nov 3, 2026 EST
Coordinate Multiple Agents
Earned Nov 3, 2026 EST
Agent Assist und seine auf generativer KI basierenden Funktionen
Earned Nov 3, 2026 EST
KI-Agenten mit generativen Playbooks erstellen
Earned Nov 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Eigenes Retro-Arcade-Spiel erstellen
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Werden Sie zum „Vibe-DJ“
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Ultimativen College-Scouting-Bericht erstellen
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Bildmaterial für Kampagnen mit einem Klick
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Von der Skizze zur funktionalen App
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini-Hacks für Google Kalender in Gmail
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: No-Code-Tabellen und ‑Skripte
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Aufgaben mit Gemini und Apps Script automatisieren
Earned Okt 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets
Earned Okt 16, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Okt 16, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle
Earned Okt 16, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten
Earned Okt 16, 2026 EDT
Einführung in generative KI
Earned Okt 15, 2026 EDT
In diesem On-Demand-Kurs erfahren die Teilnehmenden, wie sie mit Gemini Notebook effektive und strukturierte Lernpläne für die Zertifizierungsprüfung zum Associate Google Workspace Administrator (AGWA) erstellen. Die Teilnehmenden lernen, wie sie wichtige Konzepte aus der offiziellen Google Workspace-Dokumentation extrahieren, maßgeschneiderte Prompts für individuelle Lernfragen und Lernkarten formulieren und Lernmaterialien in speziellen Gemini Notebook-Arbeitsbereichen organisieren.
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This course teaches you how to administer Google AppSheet, a no-code app development platform. In this course, you learn how to plan an AppSheet rollout strategy in your enterprise. You also learn how to manage AppSheet teams by using the standard or organizational model, and how to implement governance policies. We discuss how data sources and sample apps can be shared within the enterprise, and the options available for external integration and monitoring with AppSheet.
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Ready to move your databases to Google Cloud? This course provides the strategy. Learn to evaluate business drivers to overcome high on-premise costs and vendor lock-in. Use Migration Center to discover assets, analyze TCO, and build a phased wave plan. You’ll learn to choose the right migration path and identify the right Google Cloud solutions for your workloads. You'll leave with a data-driven business case and a clear roadmap, ready to win executive buy-in and lead a successful migration.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Notebook einen personalisierten Lernplan für die Zertifizierungsprüfung zum Associate Cloud Engineer (ACE) erstellen.
Sie lernen die Funktionen von Gemini Notebook kennen, erstellen ein Notebook in Gemini Notebook und erfahren, wie Sie den Lernplan zu einer Zertifizierungsprüfung für entsprechende Übungen nutzen können.
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Learn to leverage Gemini Notebook to build a personalized study guide for the Professional Cloud
Developer (PCD) certification exam. Explore key features, integrate source materials, and use
effective prompts to streamline your exam preparation.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Database Engineer certification exam. You'll get an overview of the Gemini Notebook essentials, learn how to add sources, and use the study guide to practice for a certification exam.
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Dieser Kurs bietet Datenbankfachleuten einen strategischen Rahmen, um operative Silos zu beseitigen. Das Datenbankcenter mit Gemini ist eine einheitliche Befehlskonsole für Ihre gesamte Datenbankumgebung. Damit können Sie vollständig verwaltete Dienste und selbstverwaltete Datenbanken in der Compute Engine in einem einzigen Dashboard zusammenfassen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Gemini-gestützte Informationen gewinnen, von der reaktiven Fehlerbehebung zur proaktiven Führung übergehen, die Verwaltung des Sicherheitsstatus automatisieren, unternehmensweite Compliance-Standards durchsetzen und die Leistung optimieren können, bevor Engpässe Ihr Geschäft beeinträchtigen.
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In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.
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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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Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors.
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Google Threat Intelligence provides unmatched visibility into threats by delivering detailed and timely threat intelligence to security teams around the world. This course covers the various capabilities of Google Threat Intelligence and common ways that organizations use this product to proactively mitigate threats.
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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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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.
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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.
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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.
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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions.
As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
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In this advanced course, you will design, evaluate, deploy, and monitor production-ready AI agents using Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio).
You will apply deterministic design principles, test agents with simulations, and build low-latency voice experiences with Native Audio. You will accelerate development using the CX Agent Studio Model Context Protocol (MCP) server and enterprise connectors. Then, evaluate agent performance with golden test cases and the AI-assisted quality hill climbing process. Finally, deploy your agents across web and telephony channels, configure human escalation, and monitor live conversations using Quality AI in CX Insights.
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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
Weitere Informationen
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
Weitere Informationen
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
Weitere Informationen
Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.
Weitere Informationen
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
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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).
In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.
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You’ve built capable agents with powerful tools—now ensure they operate safely and reliably. Use callbacks as observation points and control mechanisms. Monitor what’s happening, validate inputs and outputs, implement guardrails, and gain confidence that your agents behave in production.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Architect certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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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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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
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Nutzen Sie das Potenzial von generativer KI, um intelligente, automatisierte KI-Agenten zu erstellen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, einen Datenspeicher-Agenten zu entwickeln, der komplexe Fragen sofort beantworten kann, indem er automatisch Informationen von Ihren Websites, Dokumenten oder strukturierten Daten extrahiert und zusammenfasst. Statische FAQs gehören der Vergangenheit an – Ihr neuer KI-Agent liefert dynamische, präzise Antworten und sogar die URLs der Originalquellen. Die Einrichtung ist einfach und schnell.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe generativer Playbooks dialogorientierte Anwendungen für Conversational Agents erstellen. Zuerst erhalten Sie eine Einführung in Playbooks und lernen, wie Sie Ihr erstes Playbook erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie wichtig Tests sind, und erhalten Erläuterungen zu wichtigen Themen der Produktion wie beispielsweise Kontingentlimits und Integration. Zum Schluss wird eine Fallstudie vorgestellt, die zeigt, wie Playbooks für die generative Steuerung genutzt werden.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Prompt in Gemini Canvas ein eigenes Spiel wie Tic-Tac-Toe erstellen, anpassen und teilen können.
Weitere Informationen
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Text-Prompt in Gemini Canvas einen vollständig interaktiven Musiksynthesizer mit benutzerdefinierten Steuerelementen und einer spielbaren Tastatur erstellen.
Weitere Informationen
In diesem Video erfährst du, wie du mit Gemini Deep Research und kreativen Prompts komplexe Informationen in eine unterhaltsame, personalisierte Analyse verwandeln kannst, zum Beispiel in einen Scouting-Bericht und einen Turnierbaum.
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In diesem Video erfährst du, wie du mit dem Menü „Erstellen“ in Gemini Canvas Textblöcke im Handumdrehen in visuelle Inhalte wie Infografiken und Webseiten umwandeln kannst.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Canvas eine einfache Zeichnung einer App in einen funktionalen Prototyp verwandeln können. Dabei kommt eine Technik namens „Vibe Coding“ zum Einsatz.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.
Weitere Informationen
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail Ihren Google Kalender verwalten können. Sie können in der Seitenleiste nach Ihrem Terminplan fragen und mit der Funktion „Zum Kalender hinzufügen“ Termine, die in E‑Mails erkannt wurden, mit nur einem Klick hinzufügen.
Weitere Informationen
In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.
Weitere Informationen
In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.
Weitere Informationen
In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.
Weitere Informationen
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie die fortschrittlichen KI-Funktionen von Gemini in Google Sheets nutzen können, um mühelos Daten abzurufen und in wenigen Minuten Erkenntnisse zu gewinnen – ganz ohne technische Kenntnisse oder Programmierkenntnisse.
Weitere Informationen
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini und Apps Script manuelle Aufgaben in Google Workspace automatisieren können. Sie erfahren, wie Sie Gemini auffordern, Apps Script-Code zu generieren, der in Google Sheets automatisch E‑Mail-Erinnerungen für Aufgaben entwirft, die nicht als „Abgeschlossen“ markiert sind. Sie können Ihren Workflow mit wenig oder gar keinem technischen Fachwissen automatisieren, sodass Sie mehr Zeit für wichtigere Aufgaben haben und manuelle Nachfassaktionen entfallen.
Weitere Informationen
In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.
Weitere Informationen
Erstellen Sie Ihre erste Gemini Enterprise-Anwendung! Verknüpfen Sie verschiedene Datenquellen mit Ihrer Anwendung. Wenden Sie erweiterte Funktionen wie Deep Research-Agenten, Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten und NotebookLM für fokussierte Analysen souverän an.
Weitere Informationen
Erfahren Sie, wie KI-Agenten den Geschäftserfolg steigern können. Anschließend erfahren Sie, wie Gemini Enterprise Sie in die Lage versetzt, die richtigen KI-Agenten zu erstellen und zu orchestrieren – von No-Code- bis hin zu High-Code-Lösungen.
Weitere Informationen
Dieser Kurs behandelt die Grundlagen zu KI‑Agenten und zeigt, welchen Mehrwert sie für die Praxis bieten. Er bietet eine Wissensgrundlage für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für alle, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen verstehen möchten.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
