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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Israel Ilori

Mitglied seit 2024

Diamond League

30225 Punkte
Ereignisgesteuerte Messaging- und Automatisierungs-Workflows implementieren Earned Feb 3, 2024 EST
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Feb 3, 2024 EST
DEPRECATED Build Google Cloud Infrastructure for Azure Professionals Earned Feb 1, 2024 EST
CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen Earned Jan 31, 2024 EST
Google Cloud-Netzwerk entwickeln Earned Jan 26, 2024 EST
Google Cloud-Infrastruktur erstellen – für AWS-Experten Earned Jan 26, 2024 EST
Database Migration Service verwenden, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren Earned Jan 17, 2024 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Jan 17, 2024 EST
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Jan 13, 2024 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Jan 12, 2024 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Jan 8, 2024 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Jan 7, 2024 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jan 6, 2024 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Jan 6, 2024 EST
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jan 6, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio Earned Jan 6, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned Jan 6, 2024 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Jan 6, 2024 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jan 6, 2024 EST
Einführung in generative KI Earned Jan 6, 2024 EST
Einführung in Large Language Models Earned Jan 6, 2024 EST

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

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Earn a skill badge by completing the Build Google Cloud Infrastructure for Azure Professionals course, where you learn how to configure IAM permission, orchestrate workloads using Kubernetes, host a web application using compute engine, and configure load balancing. 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, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen abschließen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Artifact Registry, Cloud Build und Cloud Deploy verwenden. Sie interagieren mit der Google Cloud Console, Google Cloud CLI, GKE und mit Cloud Run. Sie erfahren, wie Sie Pipelines für die Continuous Integration entwickeln, Artefakte speichern und sichern, Scannen auf Sicherheitslücken durchführen und die Gültigkeit genehmigter Releases bestätigen. Außerdem erhalten Sie praxisorientierte Einblicke in die Bereitstellung von Anwendungen in der GKE und in Cloud Run.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk entwickeln abschließen. Dabei wird anhand verschiedener Aufgaben behandelt, wie Sie Anwendungen bereitstellen und beobachten, darunter: IAM-Rollen prüfen, den Zugriff auf Projekte ermöglichen/entfernen, VPC-Netzwerke erstellen, Compute Engine-VMs bereitstellen und beobachten, SQL-Abfragen schreiben, VMs in der Compute Engine bereitstellen und beobachten sowie Anwendungen mithilfe von Kubernetes und mehreren Deploymentmodellen bereitstellen.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Infrastruktur erstellen – für AWS-Experten abschließen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die IAM-Berechtigung konfigurieren, Arbeitslasten mit Kubernetes orchestrieren, eine Webanwendung mit der Compute Engine hosten und das Load Balancing konfigurieren.

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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Database Migration Service verwenden, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: verschiedene in Database Migration Service verfügbare Jobtypen und Verbindungsoptionen nutzen, um MySQL-Daten nach Cloud SQL zu migrieren, und beim Ausführen von Database Migration Service-Jobs MySQL-Nutzerdaten migrieren.

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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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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting. Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.

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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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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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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 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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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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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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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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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 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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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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