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Ayesha Iftikhar

Mitglied seit 2023

Diamond League

35671 Punkte
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Apr 16, 2026 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Apr 15, 2026 EDT
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen Earned Jun 28, 2024 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz Earned Jun 27, 2024 EDT
Configure and Maintain CCaaS as an Admin Earned Jun 27, 2024 EDT
Vektorsuche und Einbettungen Earned Jun 26, 2024 EDT
Manage Functions and Reporting with CCaaS Earned Jun 23, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCaaS Earned Jun 21, 2024 EDT
Gemini in Google Meet Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Google Sheets Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Google Präsentationen Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Google Docs Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Gmail Earned Jun 20, 2024 EDT
Google Workspace mit Gemini: Grundlagen für KI-Workflows Earned Jun 20, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX Earned Jun 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Sicherheitsexperten Earned Jun 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Jun 19, 2024 EDT
Grundlagen der Datenanalyse mit Google Cloud Earned Jun 19, 2024 EDT
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio Earned Jun 12, 2024 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned Jun 12, 2024 EDT
Extend CX Agents with Agent Search data stores Earned Jun 12, 2024 EDT
DFCX Virtual Agent Delivery Framework Earned Jun 11, 2024 EDT
[DEPRECATED] Webhook fundamentals Earned Jun 11, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Cloud Architects Earned Jun 4, 2024 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Jun 4, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Jun 4, 2024 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Jun 4, 2024 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Jun 4, 2024 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Jun 3, 2024 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Jun 3, 2024 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jun 3, 2024 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jun 3, 2024 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform Earned Mai 30, 2024 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Mai 29, 2024 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Mai 27, 2024 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Mai 27, 2024 EDT
Einführung in generative KI Earned Mai 26, 2024 EDT

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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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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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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Configure and Maintain CCaaS as an Admin is a course that provides end users with essential learning about the core features, functionality, reporting, and configuration information most relevant to the role. This course is most appropriate for those who perform administrative functions to support the operation of the contact center as well as analyze, troubleshoot, and configure the platform to best meet the demands of customers. Although this program will review some monitoring and reporting aspects, those topics are explored in depth in the course titled "Managing Functions and Reporting with CCaSS." Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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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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Manage Functions and Reporting with CCaaS provides end-users with essential training about the core features, functionality, monitoring, reporting, and configuration information that is most relevant to the role. This course is most appropriate for those at the managerial level of the contact center who are tasked with monitoring the effectiveness, efficiency, and KPI attainment for all consumer interactions. While this program will review some aspects of settings and configuration options, the major focus is on reporting functionality in CCaaS.

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This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center as a Service (CCaaS). CCaaS is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy contact centers without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Meet die Zusammenarbeit per Video verbessern können. Sie erfahren, wie Sie Notizen automatisch erstellen lassen, Text und Sprache in Echtzeit übersetzen, verpasste Diskussionen privat nachlesen und die Audio- und Videoqualität sofort optimieren können.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Sheets die Datenorganisation automatisieren und komplexe Zahlen verarbeiten können. Sie lernen, wie Sie Tabellen aus Rohdaten erstellen, Daten mithilfe von natürlicher Sprache automatisch einfügen, Tabellenformeln bei Bedarf generieren und schnell allgemeine Informationen oder Visualisierungen extrahieren können, ohne fortgeschrittene Tabellenkenntnisse zu haben.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Präsentationen Konzepte in visuell ansprechende Präsentationen umwandeln können. Sie lernen, wie Sie aus einem einzelnen Prompt oder einem vorhandenen Quelldokument strukturierte Präsentationen erstellen, Folienlayouts mit automatischer Designoptimierung verfeinern, benutzerdefinierte Vektorgrafiken und Fotos erstellen und dynamisch Folientexte zusammen mit präzisen Vortragsnotizen entwerfen.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Docs Ihre Schreibprozesse und die Erstellung von Inhalten optimieren können. Sie lernen, wie Sie Dokumente von Grund auf erstellen, mit interaktiven Tools den Schreibstil und die Klarheit verbessern, komplexe Dateien zusammenfassen und lange Texte nahtlos in strukturierte Assets für andere Google Workspace-Anwendungen umwandeln.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail Ihre E‑Mail-Verwaltung optimieren können. Sie lernen, lange E‑Mail-Konversationen zusammenzufassen, Informationen in natürlicher Sprache abzurufen, professionelle Antworten zu entwerfen und Kommunikationsstrategien direkt in Ihrem Posteingang zu organisieren.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Workspace einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.

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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, Sie bei der Nutzung von Google-Produkten und -Diensten zum Entwickeln, Testen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie mit Gemini eine Webanwendung entwickeln und debuggen, Tests entwickeln und Daten abfragen können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der Softwareentwicklungs-Lebenszyklus durch Gemini verbessert werden kann. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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Erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud Rohdaten in klare, datengestützte Entscheidungen umwandeln können. In praxisorientierten Labs und realen Szenarien lernen Sie in diesem Kurs für Einsteiger, wie Sie Daten in BigQuery abfragen, Trends in Looker untersuchen und interaktive Berichte in Data Studio erstellen, die Sie mit anderen teilen können.

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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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In this course, you'll learn to develop AI agents that answer questions using websites, documents, or structured data. You will explore AI Applications and understand the advantages of data store agents, including their scalability and security. You'll learn about different data store types and also discover how to connect data stores to agents and add personalization for enhanced responses. Finally, you'll gain insights into common search configurations and troubleshooting techniques.

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This course explores the best practices, methods and tools to programmatically lead CCAI virtual agent delivery. It includes a high level overview of the end to end journey for building and deploying a virtual agent, as well as the core tenets to create a strong delivery culture. Additionally, this course covers the best practices for workflow management, defect tracking, release management and post-release support to ensure optimal virtual agent performance.

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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Conversational Agents development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Conversational Agent. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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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 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 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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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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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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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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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.

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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.

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