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Sameer Dholpuria

Mitglied seit 2025

Gold League

11054 Punkte
Build Agent Skills with Google Earned Okt 26, 2026 EDT
Kollaborative Multi-Agenten-Systeme mit ADK und MCP erstellen Earned Okt 26, 2026 EDT
Ersten KI-Agenten bereitstellen Earned Okt 15, 2026 EDT
KI-Agenten in der Produktion erstellen und bereitstellen Earned Okt 15, 2026 EDT
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen Earned Okt 11, 2026 EDT
KI, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht Earned Okt 11, 2026 EDT
Workflows mit mehreren KI-Agenten mit Gemini Enterprise orchestrieren Earned Okt 11, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen Earned Okt 10, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten Earned Okt 10, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren Earned Okt 10, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) Earned Okt 10, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Okt 10, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen Earned Okt 10, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle Earned Okt 10, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten Earned Okt 10, 2026 EDT
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Okt 8, 2026 EDT
Google Cloud Agent Governance and Security Earned Okt 8, 2026 EDT
Sichere KI-Agenten für Unternehmen Earned Okt 8, 2026 EDT
Apps entwickeln mit AppSheet Earned Jul 29, 2026 EDT
Sichere Softwarebereitstellung Earned Jul 28, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned Jul 28, 2026 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Jul 27, 2026 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform Earned Jan 27, 2026 EST
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Jan 22, 2026 EST
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Jan 16, 2026 EST
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Jan 16, 2026 EST
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Jan 16, 2026 EST
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Jan 16, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Jan 16, 2026 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jan 16, 2026 EST
Einführung in Large Language Models Earned Jan 16, 2026 EST
Einführung in generative KI Earned Jan 16, 2026 EST

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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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google und dem Model Context Protocol (MCP) Multi-Agenten-Systeme entwerfen, koordinieren und bereitstellen. Anhand eines Beispiels für einen Reise-Concierge lernen Sie, wie Sie ein Netzwerk spezialisierter Agents mit benutzerdefinierten Schutzmaßnahmen orchestrieren. Am Ende des Kurses kennen Sie die Designmuster und Bereitstellungsstrategien, die für robuste, skalierbare KI-Workflows erforderlich sind.

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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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Holen Sie sich das Skill-Logo Multi-Agenten-Architekturen bereitstellenfür Profis, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit einem ADK, Verbindung von Agenten mit dem Agent-zu-Agent (A2A)-Protokoll, Einbindung externer Tools mithilfe des Model Context Protocols (MCP) und Bereitstellung einer vollständigen Multi-Agenten-Lösung für die Agent Engine.

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Erfahren Sie mehr über den wichtigen Übergang von aufgabenorientierten Workflows zu einer KI-Orchestrierung, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht.

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Mit dem Skill-Logo Workflows mit mehreren KI-Agenten mit Gemini Enterprise orchestrieren weisen Sie nach, dass Sie Folgendes können: KI-Agenten auf Basis von Gemini Enterprise verwenden, um Daten aus internen und externen Quellen zusammenzuführen, Multimedia-Marketingmaterialien zu entwickeln und Geschäftsabläufe systemübergreifend zu automatisieren. Mit Skill-Logos weisen Sie Ihr Wissen zu bestimmten Produkten im Rahmen praxisorientierter Labs und Challenge-Prüfungen nach. Absolvieren Sie einen Kurs, um ein Logo zu erhalten, oder nehmen Sie an einem Challenge-Lab teil, damit Sie Ihr Logo noch heute bekommen. Mit Logos können Sie Kenntnisse nachweisen, Ihr berufliches Profil schärfen und so Ihre Karrierechancen verbessern. Die bisher erhaltenen Logos können Sie in Ihrem Profil ansehen.

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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). In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.

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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. 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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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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In diesem Modul können Sie Ihr Verständnis von KI-Agenten in die Praxis umsetzen und mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google Ihren ersten KI-Agenten erstellen, konfigurieren und ausführen. In diesem praxisorientierten Kurs richten Sie zuerst eine vollständige ADK-Entwicklungsumgebung ein. Dann erstellen Sie KI-Agenten sowohl mit Python-Code als auch mit einer YAML-Konfiguration und führen diese über verschiedene Benutzeroberflächen aus. Außerdem lernen Sie die wichtigsten Parameter kennen, die das Verhalten von KI-Agenten definieren. Dazu wenden Sie das in Kurs 1 Gelernte auf funktionierenden Code an. Beachten Sie auch die anderen Inhalte des Programms Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).

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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.

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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.

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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.

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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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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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Hier erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten in Google Cloud schützen und verwalten. Dieser Kurs bietet eine praktische Roadmap, um den Agentenspeicher zu sichern, strenge Zugriffskontrollen mit IAM und VPC Service Controls durchzusetzen und Konversations-Guardrails in Echtzeit bereitzustellen, um sichere und konforme Unternehmensbereitstellungen zu gewährleisten.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo für den Abschluss des Kurses Apps entwickeln mit AppSheet. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Apps mit AppSheet entwickeln, konfigurieren und veröffentlichen können.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Sichere Softwarebereitstellung weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in der proaktiven Einbindung von Sicherheitsfunktionen in den Softwareentwicklungs-Lebenszyklus mit DevSecOps-Prinzipien nach. Sie lernen, wie Sie die Google Kubernetes Engine (GKE) und Cloud Run für die sichere Bereitstellung von Container-Images nutzen, automatisiertes Scannen auf Sicherheitslücken implementieren, um Risiken proaktiv zu erkennen, und die Anwendungsentwicklung mit Artifact Registry optimieren, ohne die Sicherheit zu vernachlässigen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Cloud Build für robuste Entwicklungsprozesse einbinden und Richtlinien für die Zugriffskontrolle implementieren, um Ihre Umgebung bis ins kleinste Detail im Blick zu behalten.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.

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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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„Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level“ ist der vierte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs werden die auf generativer KI basierenden Anwendungen von Google vorgestellt, zum Beispiel Gemini für Workspace und NotebookLM. Darin werden Konzepte wie Fundierung, Retrieval-Augmented Generation, das Erstellen effektiver Prompts und das Entwickeln automatisierter Workflows erläutert.

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„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Unternehmen mit benutzerdefinierten generativen KI-Agenten spezifische geschäftliche Herausforderungen meistern können. Sie lernen, wie Sie einen einfachen Agenten für generative KI erstellen, und machen sich mit den Komponenten dieser Agenten vertraut, z. B. mit Modellen, Reasoning Loops und Tools.

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Die vielfältigen Formen generativer KI ist der dritte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren. Aber wie können Sie als Führungskraft die Möglichkeiten von KI nutzen, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen? In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Ebenen der Entwicklung von generativen KI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren kennen, die bei der Auswahl einer Lösung zu berücksichtigen sind.

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Generative KI: Grundlegende Konzepte ist der zweite Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der generativen KI kennen. Sie erfahren, wie sich KI, ML und generative KI unterscheiden und wie generative KI geschäftliche Herausforderungen mithilfe verschiedener Datentypen bewältigt. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Strategien von Google Cloud, um die Einschränkungen von Foundation Models zu überwinden, und in die wichtigsten Herausforderungen für eine verantwortungsbewusste und sichere KI-Entwicklung und ‑Bereitstellung.

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Generative KI ist mehr als nur Chatbots ist der erste Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“, für den es keine besonderen Voraussetzungen gibt. In diesem Kurs wird neben den Grundlagen von Chatbots auch gezeigt, welches Potenzial generative KI für Ihr Unternehmen bietet. 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 Ihr Unternehmen bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI berücksichtigen sollten.

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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 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.

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.

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