Omid Monfared
Mitglied seit 2022
Build a Certification Study Guide: PCA Exam Prep
Earned Jul 25, 2024 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Nov 27, 2023 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Production
Earned Okt 25, 2023 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
Earned Okt 10, 2023 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations
Earned Okt 4, 2023 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Hauptdienste
Earned Sep 30, 2023 EDT
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen
Earned Sep 29, 2023 EDT
Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine
Earned Sep 28, 2023 EDT
Google Cloud Architecture: Design Principles
Earned Sep 23, 2023 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned Sep 21, 2023 EDT
Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine
Earned Sep 12, 2023 EDT
Security Practices with Google Security Operations - SIEM
Earned Sep 12, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Sep 12, 2023 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Sep 8, 2023 EDT
Launching into Machine Learning
Earned Sep 7, 2023 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Sep 6, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Data Solutions for the Public Sector
Earned Sep 5, 2023 EDT
DEPRECATED Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX
Earned Sep 4, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Sep 3, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Sep 3, 2023 EDT
Generative KI kennenlernen – Agent Platform
Earned Sep 3, 2023 EDT
Google Cloud AI and ML Solutions for the Public Sector
Earned Sep 2, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jun 21, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jun 20, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jun 19, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jun 19, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jun 16, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jun 16, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jun 15, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jun 15, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jun 5, 2023 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Jan 17, 2023 EST
How Google Does Machine Learning
Earned Jan 9, 2023 EST
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Dez 29, 2022 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Dez 28, 2022 EST
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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
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In this course, you'll learn about Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE) security; logging and monitoring; and using Google Cloud managed storage and database services from within GKE.
This is the second course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process course or the Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos course.
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In "Architecting with Google Kubernetes Engine- Workloads", you'll embark on a comprehensive journey into cloud-native application development. Throughout the learning experience, you'll explore Kubernetes operations, deployment management, GKE networking, and persistent storage. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine- Production course.
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In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes.
This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen die Teilnehmenden Lösungselemente kennen und stellen sie dann bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, Systeme und Anwendungsdienste. Außerdem werden praktische Lösungen vorgestellt, beispielsweise für von Kundinnen und Kunden bereitgestellte Verschlüsselungsschlüssel, die Sicherheits- und Zugriffsverwaltung, Kontingente und Abrechnung sowie das Ressourcenmonitoring.
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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Sie Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, virtuelle Maschinen (VMs) und Anwendungsdienste. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie über die Console und Cloud Shell mit Google Cloud arbeiten. Außerdem lernen Sie mehr über die Aufgaben eines Cloud Architects, über verschiedene Arten von Infrastrukturdesign und über die Konfiguration virtueller Netzwerke mithilfe von Virtual Private Cloud (VPC), Projekten, Netzwerken, Subnetzwerken, IP-Adressen, Routes und Firewallregeln.
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Willkommen beim Kurs „Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine“. Sie interessieren sich für Kubernetes, eine Software-Ebene, die sich zwischen Ihren Anwendungen und der Hardwareinfrastruktur befindet? Dann sind Sie hier genau richtig! Die Google Kubernetes Engine bietet Ihnen Kubernetes als verwalteten Dienst in Google Cloud.
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Google Kubernetes Engine (GKE) kennen und erfahren, wie Sie Anwendungen containerisieren und in Google Cloud ausführen. Er beginnt mit einer Einführung in Google Cloud, gefolgt von einem Überblick über Container und Kubernetes, die Kubernetes-Architektur sowie Kubernetes-Vorgänge.
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In this course, you’ll learn how to apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, production-grade cloud environments. You’ll analyze real-world challenges across six distinct industries to balance competing priorities like low-latency performance, ironclad security, and carbon efficiency. By the end, you'll possess a practical architectural playbook and the critical thinking skills needed to lead reviews and optimize cloud workloads in the field.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.
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Learn the technical aspects you need to know about Chronicle and how it can help you detect and action threats.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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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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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
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In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
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Enterprise data sharing made easy with Dataplex and Analytics Hub
Learn how to share data securely in your lakehouse with minimized data duplication and more data governance through Dataplex and Analytics Hub - enterprise data management made easy.
Creating Data Pipelines with Data Fusion
In this session, we will explore using Data Fusion to create code-free point and click pipelines that can ETL high-volumes of data with support for popular data sources, including file systems and object stores, relational and NoSQL databases, and SaaS systems.
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Earn a skill badge by completing the Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX quest, where you will learn how to create a conversational virtual agent, including how to: define intents and entities, use versions and environments, create conversational branching, and use IVR features. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.
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Building a Conversational Interface with Dialogflow CX
Building conversational interfaces will enable you to engage your constituents in delightful new ways. This section will provide an overview of Dialogflow CX, which provides a range of new capabilities, languages, and functions.
Scaling Equity and Access with Enterprise Translation Hub
Accurate, timely and cost effective document translation has long been a challenge to providing equitable and accessible service to all constituents. In this section, explore Google's Enterprise Translation solutions which provide scalable document translation leveraging best in class Artificial Intelligence and Machine Learning, while retaining the critical human in the loop for final post editing review.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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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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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 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.
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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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models.
The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.
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