Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden
Syarifah Rosita Dewi
Mitglied seit 2026
Gold League
12649 Punkte
Feature Engineering
Earned Feb 12, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Feb 10, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit
Earned Feb 10, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz
Earned Feb 9, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias
Earned Feb 9, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Feb 9, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Feb 9, 2026 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities
Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned Feb 9, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned Feb 9, 2026 EST
Mit Vertex AI und Flutter auf generativer KI basierende Agents erstellen
Earned Feb 9, 2026 EST
Create Agents with Generative Playbooks
Earned Feb 8, 2026 EST
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Earned Feb 8, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce
Earned Feb 5, 2026 EST
Vektorsuche und Einbettungen
Earned Feb 5, 2026 EST
Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist optimieren
Earned Feb 5, 2026 EST
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern
Earned Feb 5, 2026 EST
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für Sicherheitsexperten
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für Network Engineers
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für DevOps Engineers
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für Cloud Architects
Earned Feb 4, 2026 EST
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Feb 4, 2026 EST
Monitoring in Google Cloud
Earned Feb 4, 2026 EST
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability
Earned Feb 3, 2026 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen
Earned Feb 3, 2026 EST
Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren
Earned Feb 3, 2026 EST
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren
Earned Feb 2, 2026 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Feb 1, 2026 EST
Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln
Earned Feb 1, 2026 EST
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen
Earned Feb 1, 2026 EST
Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren
Earned Feb 1, 2026 EST
Erstellen serverloser Anwendungen mit Cloud Run Functions
Earned Feb 1, 2026 EST
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen
Earned Jan 29, 2026 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Jan 28, 2026 EST
APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden
Earned Jan 28, 2026 EST
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Jan 26, 2026 EST
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Jan 26, 2026 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent
Earned Jan 22, 2026 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Jan 22, 2026 EST
Einführung in generative KI
Earned Jan 22, 2026 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Jan 22, 2026 EST
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Jan 21, 2026 EST
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen
Earned Jan 21, 2026 EST
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen
Earned Jan 21, 2026 EST
Gemini für Data Scientists und Analysts
Earned Jan 21, 2026 EST
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Jan 21, 2026 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Jan 20, 2026 EST
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren
Earned Jan 18, 2026 EST
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen
Earned Jan 18, 2026 EST
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Jan 18, 2026 EST
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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In diesem Kurs werden wichtige Themen zu Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools empfohlene Vorgehensweisen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von KI umsetzen.
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In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI für Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren können.
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In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.
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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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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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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.
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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.
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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 lernen Sie, wie Sie mit Flutter, dem portierbaren Benutzeroberflächen-Toolkit von Google, eine App entwickeln und diese in Gemini, die Reihe generativer KI-Modelle von Google, einbinden. Außerdem nutzen Sie Vertex AI Agent Builder, die Plattform von Google zum Erstellen und Verwalten von KI-Agents und ‑Anwendungen.
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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
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In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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In diesem Kurs lernen Sie KI-basierte Suchtechnologien, Tools und Anwendungen kennen. Er umfasst folgende Themen: die semantische Suche mithilfe von Vektoreinbettungen, die Hybridsuche, bei der semantische und stichwortbezogene Ansätze kombiniert werden, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), die KI-Halluzinationen durch einen fundierten KI-Agenten minimiert. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit der Vektorsuche in Vertex AI zum Entwickeln einer intelligenten Suchmaschine.
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Dieser Kurs richtet sich an Entwickler mit unterschiedlichen Kenntnissen. Er bietet eine Einführung in die wichtigsten Funktionen von Gemini Code Assist, einem KI-basierten Tool für die Zusammenarbeit bei der Anwendungsentwicklung in Google Cloud. Von intelligenten Codevorschlägen und Autovervollständigung bis hin zur Fehlererkennung in Echtzeit und Unterstützung beim Refactoring – Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Code Assist Ihre Produktivität und die Codequalität deutlich steigern und wertvolle Zeit sparen, damit Sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können.
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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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Künstliche Intelligenz (KI) bietet revolutionäre Möglichkeiten, geht aber auch mit neuen Sicherheitsherausforderungen einher. In diesem Kurs lernen Führungskräfte im Bereich Sicherheit und Datenschutz Strategien für den sicheren Umgang mit KI in ihren Unternehmen kennen. Es wird ein Framework für das proaktive Erkennen und Mindern KI-spezifischer Risiken, den Schutz sensibler Daten, das Einhalten rechtlicher Vorgaben und den Aufbau einer robusten KI-Infrastruktur vorgestellt. Anhand von Anwendungsfällen aus vier verschiedenen Branchen wird gezeigt, wie sich diese Strategien auf reale Szenarien anwenden lassen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie beim Schutz Ihrer Cloud-Umgebung und -Ressourcen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie Beispielarbeitslasten in einer Umgebung in Google Cloud bereitstellen und mit Gemini fehlerhafte Sicherheitseinstellungen identifizieren und korrigieren können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie Ihr Cloud-Sicherheitsstatus durch Gemini verbessert werden kann.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Network Engineers beim Erstellen, Aktualisieren und Warten von VPC-Netzwerken unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini spezifische Hilfestellungen für Ihre netzwerkbezogenen Aufgaben geben kann – und entdecken Möglichkeiten, die über eine Suchmaschine hinausgehen. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie Gemini die Arbeit mit Google Cloud VPC-Netzwerken vereinfacht.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Engineers bei der Verwaltung von Infrastruktur unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini dazu gebracht werden kann, Anwendungslogs zu suchen und zu verstehen, einen GKE-Cluster zu erstellen und Informationen zur Erstellung einer Build-Umgebung zu liefern. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der DevOps-Workflow durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Administratoren bei der Bereitstellung von Infrastruktur unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Infrastruktur erklären, GKE-Cluster bereitstellen und eine bestehende Infrastruktur aktualisieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die GKE-Bereitstellung durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Verwendung von Cloud Monitoring-Tools zur Überwachung von Ressourcen in Google Cloud.
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Mit dem Skill-Logo Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Überwachen virtueller Maschinen in der Compute Engine, Einsetzen von Cloud Monitoring für Verwaltung mehrerer Projekte, Erweitern von Monitoring- und Logging-Funktionen zur Nutzung in Cloud Functions, Erstellen und Senden von benutzerdefinierten Anwendungsmesswerten und Konfigurieren von Cloud Monitoring-Benachrichtigungen auf der Grundlage benutzerdefinierter Messwerte.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwenden von multimodalen Prompts, um Informationen aus Text- und Bilddaten zu gewinnen; Erstellen einer Videobeschreibung und Abrufen von zusätzlichen, über das Video hinausgehenden Informationen unter Verwendung von Multimodalität mit Gemini; Erstellen von Metadaten von Dokumenten mit Text und Bildern; Ermitteln aller relevanten Textabschnitte und Drucken von Zitationen durch Nutzung von multimodaler Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Gemini.
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Mit dem Skill-Logo Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: mit Gemini in BigQuery SQL generieren und debuggen, Sentimentanalysen durchführen, Text zusammenfassen und Keywords ermitteln, Einbettungen generieren, eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) erstellen und eine multimodale Vektorsuche implementieren.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Zuweisen von Rollen mit Identity and Access Management (IAM); Erstellen und Verwalten von Dienstkonten; Herstellen einer privaten Verbindung zwischen Virtual Private Cloud-Netzwerken (VPC); Beschränken des Anwendungszugriffs mithilfe von Identity-Aware Proxy; Verwalten von Schlüsseln und verschlüsselten Daten mit Cloud Key Management Service (KMS); und Erstellen eines privaten Kubernetes-Clusters.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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Mit dem Skill-Logo Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Cloud Run für Datenmanagement in Cloud Storage integrieren, mit Cloud Run und Pub/Sub die Architektur von asynchronen, ausfallsicheren Systemen erstellen, REST API-Gateways basierend auf Cloud Run aufbauen und Dienste auf Cloud Run entwickeln und bereitstellen.
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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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Mit dem Skill-Logo Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie Dienstkonten und benutzerdefinierte Rollen kennen und erfahren, wie Sie mit gcloud Berechtigungen festlegen.
Weitere Informationen
Schließen Sie den Kurs Erstellen serverloser Anwendungen mit Cloud Run Functions ab und erwerben Sie ein Skill-Logo für Grundkenntnisse. Sie lernen, wie Sie Cloud Run Functions in der Google Cloud Console und über die Befehlszeile verwenden.
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Mit dem Skill-Logo zum Fortgeschrittenen-Kurs Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Datasets in BigQuery erstellen durch Importieren von CSV- und JSON-Dateien; Leistungsfähigkeit von BigQuery mit ausgefeilten SQL-Analysekonzepten nutzen, einschließlich BigQuery ML zum Trainieren eines Modells für Torvorhersagen auf Grundlage von Fußballereignisdaten und zum Bewerten der Besonderheit von WM-Toren.
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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. Entdecken Sie, wie Sie wirksame Prompts erstellen, auf generativer KI basierende Ausgaben steuern und Gemini-Modelle in Marketing-Szenarien aus der Praxis anwenden.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo für den Einsteigerkurs APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: APIs für die Arbeit mit Cloud Storage-Ressourcen verwenden, einschließlich der Cloud Storage API.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse
in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken
Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenerfassung mit Document AI automatisieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Document AI Daten extrahieren, verarbeiten und erheben.
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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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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.
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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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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!
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This video covers how to use Gemini in Gmail to summarize emails, find information, and draft replies, helping you manage your inbox more efficiently.
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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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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.
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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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.
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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
Weitere Informationen
In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für Aufgaben basierend auf generativer KI in BigQuery verwenden. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls zum Customer-Relationship-Management lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Zur besseren Nachvollziehbarkeit bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Programmieren von Lösungen mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
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Sie erfahren alles über BigQuery Machine Learning für Inferenzen, warum Datenanalysten es nutzen sollten, Anwendungsfälle und unterstützte ML-Modelle. Sie lernen auch, wie Sie ML-Modelle in BigQuery erstellen und verwalten.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Informationen aus BigQuery-Daten ableiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von SQL-Abfragen, Abfragen öffentlicher Tabellen, Laden von Beispieldaten in BigQuery, Beheben häufig auftretender Syntaxfehler mithilfe der Abfragevalidierung in BigQuery und Erstellen von Berichten in Looker Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.
Weitere Informationen
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren abschließen. Darin lernen Sie die Plattform zur Zusammenarbeit von Google kennen und erfahren, wie Sie Gmail, Kalender, Meet, Drive, Sheets und AppSheet verwenden.
Weitere Informationen
Holen Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen abschließen. In diesem Kurs erwerben Sie praktische Kenntnisse mit Google Cloud-Partnern für die Datenfreigabe, die eigene Datasets haben, die Kundinnen und Kunden für ihre Anwendungsfälle in der Analyse verwenden können. Kundinnen und Kunden können diese Daten abonnieren, sie in ihrer eigenen Plattform abfragen und um ihre eigenen Datasets erweitern sowie ihre Visualisierungstools für kundenorientierte Dashboards verwenden.
Weitere Informationen
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.
Feature Engineering
Earned Feb 12, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Feb 10, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit
Earned Feb 10, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz
Earned Feb 9, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias
Earned Feb 9, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Feb 9, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Feb 9, 2026 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities
Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned Feb 9, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned Feb 9, 2026 EST
Mit Vertex AI und Flutter auf generativer KI basierende Agents erstellen
Earned Feb 9, 2026 EST
Create Agents with Generative Playbooks
Earned Feb 8, 2026 EST
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Earned Feb 8, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce
Earned Feb 5, 2026 EST
Vektorsuche und Einbettungen
Earned Feb 5, 2026 EST
Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist optimieren
Earned Feb 5, 2026 EST
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern
Earned Feb 5, 2026 EST
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für Sicherheitsexperten
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für Network Engineers
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für DevOps Engineers
Earned Feb 5, 2026 EST
Gemini für Cloud Architects
Earned Feb 4, 2026 EST
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Feb 4, 2026 EST
Monitoring in Google Cloud
Earned Feb 4, 2026 EST
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability
Earned Feb 3, 2026 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen
Earned Feb 3, 2026 EST
Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren
Earned Feb 3, 2026 EST
Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren
Earned Feb 2, 2026 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Feb 1, 2026 EST
Serverlose Anwendungen in Cloud Run entwickeln
Earned Feb 1, 2026 EST
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen
Earned Feb 1, 2026 EST
Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren
Earned Feb 1, 2026 EST
Erstellen serverloser Anwendungen mit Cloud Run Functions
Earned Feb 1, 2026 EST
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen
Earned Jan 29, 2026 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Jan 28, 2026 EST
APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden
Earned Jan 28, 2026 EST
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Jan 26, 2026 EST
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Jan 26, 2026 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Jan 23, 2026 EST
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent
Earned Jan 22, 2026 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Jan 22, 2026 EST
Einführung in generative KI
Earned Jan 22, 2026 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Jan 22, 2026 EST
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Jan 21, 2026 EST
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen
Earned Jan 21, 2026 EST
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen
Earned Jan 21, 2026 EST
Gemini für Data Scientists und Analysts
Earned Jan 21, 2026 EST
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Jan 21, 2026 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Jan 20, 2026 EST
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren
Earned Jan 18, 2026 EST
Freigegebene Daten über die Daten-Cloud von Google nutzen
Earned Jan 18, 2026 EST
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Jan 18, 2026 EST