Setti Gangadhar
Mitglied seit 2023
Website in Google Cloud erstellen
Earned Sep 5, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia August 2023
Earned Sep 3, 2023 EDT
Level 3: GenAI
Earned Aug 27, 2023 EDT
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren
Earned Aug 26, 2023 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Aug 21, 2023 EDT
Lakehouse-Daten schützen
Earned Aug 19, 2023 EDT
Daten mit Dataplex organisieren und verwalten
Earned Aug 18, 2023 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen
Earned Aug 6, 2023 EDT
Ereignisgesteuerte Messaging- und Automatisierungs-Workflows implementieren
Earned Jul 31, 2023 EDT
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Jul 31, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia July 2023
Earned Jul 30, 2023 EDT
Metadaten anreichern und Lakehouse-Daten erkennen
Earned Jul 27, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jul 26, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Jul 26, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jul 26, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jul 26, 2023 EDT
Level 2: Data Deep Dive
Earned Jul 25, 2023 EDT
Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren
Earned Jul 25, 2023 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren
Earned Jul 25, 2023 EDT
Level 1: AppDev and Infrastructure
Earned Jul 8, 2023 EDT
Anwendungen in der Google App Engine bereitstellen und verwalten
Earned Jul 7, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jun 19, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jun 19, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jun 18, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jun 18, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
Earned Jun 10, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Earned Apr 8, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Earned Apr 5, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Earned Apr 2, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Earned Mär 31, 2023 EDT
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Website in Google Cloud erstellen weisen Sie Grundkenntnisse nach. Dieser Kurs basiert auf der Videoreihe Get Cooking in Cloud und behandelt folgende Themen:Website in Cloud Run bereitstellenWebanwendung in Compute Engine hostenWebsite in der Google Kubernetes Engine erstellen, bereitstellen und skalierenVon einer monolithischen Anwendung zu einer Microservices-Architektur mit Cloud Build migrieren
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Welcome to Qwiklabs Trivia for August! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the August badge.
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Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!
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Mit dem Skill-Logo für den Kurs Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren erwerben Sie Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow und Vertex AI zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks.
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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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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Lakehouse-Daten schützen weisen Sie Grundkenntnisse im Umgang mit IAM, BigQuery, Lakehouse und Data Catalog in Knowledge Catalog nach, um Lakehouse-Tabellen zu erstellen und zu schützen.
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Mit dem Skill-Logo „Daten mit Dataplex organisieren und verwalten“ weisen Sie die folgenden Kenntnisse nach: Dataplex-Assets erstellen, Aspekttypen erstellen und Aspekte auf Einträge in Dataplex anwenden. 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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Mit dem Skill-Logo Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Konfigurieren und Erstellen von Docker-Container-Images, Erstellen und Verwalten von Google Kubernetes Engine-Clustern, Verwenden von kubectl für eine effiziente Clusterverwaltung und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen mit leistungsfähigen Continuous Delivery-Abläufen.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Ereignisgesteuerte Messaging- und Automatisierungs-Workflows implementieren abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Pub/Sub über die Cloud Console verwenden, wie Cloud Scheduler-Jobs Ihnen die Arbeit erleichtern können und in welchen Fällen Sie mit Pub/Sub Lite bei der Aufnahme großer Ereignisdatenmengen Geld sparen können.
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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 Data Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.
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Welcome to Qwiklabs Trivia for July! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the July badge.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Metadaten anreichern und Lakehouse-Daten erkennen können Sie Ihre Kenntnisse in BigQuery, Lakehouse und Knowledge Catalog nachweisen. In diesem Kurs geht es um das Erstellen von Lakehouse-Tabellen, die Anreicherung bei der Metadatenverwaltung und die Erkennung der Tabellendaten.
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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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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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The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get ahead! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. There are a lot of different aspects to any data role, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Learn how to tap into ML APIs, dive into your first data lake, and learn how the experts think about securing data. No experience required.
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Schließen Sie den Skill-Badge-Kurs Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Darin erfahren Sie, wie Sie die Cloud Vision API für verschiedene Aufgaben nutzen können, zum Beispiel zum Extrahieren von Text aus Bildern.
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Demand for cloud-skilled workers is rising. According to a report by Indeed, cloud computing jobs are expected to grow by 22% over the next five years, much faster than the average for all occupations. Play now to get hands-on experience building with Google Cloud's powerful coding and infrastructure management tools. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Anwendungen in der Google App Engine bereitstellen und verwalten abschließen. Dabei erfahren Sie, wie Sie die App Engine mit Python, Go und PHP verwenden.
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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 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.
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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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This module helps you build a robust understanding of concepts related to Networking, Security & Kubernetes Engine.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
Weitere Informationen
The Google Cloud Computing Foundations courses are for
individuals with little to no background or experience in cloud computing.
They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data,
and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the course, learners will be able to articulate concepts
around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some
hands-on skills.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
This final course in the series rev…
Weitere Informationen
The Google Cloud Computing Foundations courses are for
individuals with little to no background or experience in cloud computing.
They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data,
and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the course, learners will be able to articulate concepts
around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some
hands-on skills.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes
This third course covers how to build secure networks, …
Weitere Informationen
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Weitere Informationen
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no
background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central
to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts
and demonstrate some hands-on skills.
This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations.
The courses should be completed in the following order:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Google Cloud Computing Foundations: Kubernetes Engine Fundamentals
This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, …
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