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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Michael Wagaye

Mitglied seit 2025

Diamond League

7106 Punkte
Einstieg in die Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist Earned Nov 20, 2025 EST
KI-Modelle mit Cloud Run bereitstellen und skalieren Earned Nov 19, 2025 EST
Gemini Code Assist für Organisationen konfigurieren Earned Nov 19, 2025 EST
App-Entwicklung mit der Gemini CLI beschleunigen Earned Nov 19, 2025 EST
Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist optimieren Earned Nov 19, 2025 EST
Mit Vertex AI und Flutter auf generativer KI basierende Agents erstellen Earned Nov 18, 2025 EST
Websitemodernisierung mit generativer KI in Google Cloud Earned Nov 18, 2025 EST
Auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud entwickeln Earned Nov 18, 2025 EST
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Nov 10, 2025 EST
Gemini für Anwendungsentwickler Earned Nov 10, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Nov 10, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI Earned Nov 10, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Nov 10, 2025 EST
Einführung in Large Language Models Earned Nov 10, 2025 EST
Einführung in generative KI Earned Nov 10, 2025 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Nov 10, 2025 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Nov 3, 2025 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Okt 20, 2025 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Okt 20, 2025 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Okt 18, 2025 EDT

Schließen Sie den Kurs „Einstieg in die Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist“ ab und sichern Sie sich ein Skill-Logo. Dabei lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit des KI-Coding-Assistenten von Google optimal nutzen.

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KI-Inferenz ist ein Prozess, bei dem mithilfe eines trainierten ML-Modells erlernte Muster genutzt werden, um Vorhersagen zu neuen, unbekannten Daten zu treffen. Dieser Kurs richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists und ML-Entwicklungsteams, die daran interessiert sind, Dienste für KI-Inferenzen schnell auf Cloud Run bereitzustellen. Er ist hilfreich für Nutzende, die mit cloudbasierten serverlosen Lösungen zur Anwendungsbereitstellung vertraut sind, aber unter Umständen keine Erfahrung mit der Ausführung von KI-Inferenzen durch Verwendung serverloser Google Cloud-Produkte haben. Der Kurs bietet Beispiele, bei denen ein Modell für KI-Inferenzen mit GPUs zum Einsatz kommt und generative KI-Anwendungen in Datenspeicherdienste eingebunden werden.

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Dieser Kurs richtet sich an Google Cloud-Entwicklungsteams und DevOps Engineers, die über Grundkenntnisse zur Google Cloud Console verfügen und für die Konfiguration von Gemini Code Assist in einer Organisation verantwortlich sind. In dem Kurs werden die Vorteile von Gemini Code Assist vorgestellt und die Funktionen der verschiedenen Gemini Code Assist-Versionen verglichen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Gemini Code Assist innerhalb einer Organisation konfigurieren und verwalten.

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Dieser Kurs richtet sich an Anwendungsentwicklerinnen und ‑entwickler und DevOps Engineers, die mit der Gemini CLI, einem generativen, von Gemini unterstützten KI-Agenten für Terminals, intelligenter arbeiten möchten. In diesem Kurs werden die Installation und Konfiguration der Gemini CLI behandelt sowie Anwendungsfälle und bewährte Sicherheitsverfahren vorgestellt. Es werden Befehle, Tools, Model-Context-Protocol-Server (MCP) und Erweiterungen erklärt. Anhand einer praktischen Übung installieren und konfigurieren Sie die Gemini CLI und verwenden sie zur Codeanalyse sowie zum Erstellen und Bearbeiten einer Anwendung.

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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 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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Optimieren Sie die Navigationsumgebung Ihrer Website mit generativer KI, um die Suchfunktion für die Nutzer zu verbessern. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Vertex AI Search Ihren Nutzern eine auf generativer KI basierende Suchfunktion bieten können, mit der sich Inhalte auf der Website einfacher finden lassen. Als Website-Editor lernen Sie außerdem, wie Sie mit generativer KI schnell und effizient anhand von Vorschlägen Inhalte übersetzen und verbessern können.

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Mit auf generativer KI basierenden Anwendungen, kurz GenAI-Anwendungen, werden Nutzerinteraktionen möglich, die es vor Large Language Models (LLMs) kaum gab. Wie können Sie als Anwendungsentwickler mit generativer KI interaktive, leistungsstarke Anwendungen in Google Cloud erstellen? In diesem Kurs lernen Sie etwas über Anwendungen, die auf generativer KI basieren, und erfahren, wie Sie Prompt-Design und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen können, um mit LLMs leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln. Wir stellen Ihnen eine produktionsreife Architektur für auf generativer KI basierende Anwendungen vor und Sie erstellen eine Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG.

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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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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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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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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.

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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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.

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In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Data Scientists, KI-Entwickler*innen und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.

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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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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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