Sumit singh Chouhan
Mitglied seit 2025
Diamond League
50231 Punkte
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level
Earned Aug 10, 2026 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI
Earned Aug 10, 2026 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte
Earned Aug 10, 2026 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots
Earned Aug 10, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Aug 9, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle
Earned Aug 9, 2026 EDT
Einführung in Agents
Earned Apr 18, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren
Earned Mär 11, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen
Earned Mär 11, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten
Earned Mär 11, 2026 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen
Earned Mär 6, 2026 EST
Kubernetes in Google Cloud verwalten
Earned Dez 30, 2025 EST
CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen
Earned Dez 30, 2025 EST
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Nov 6, 2025 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Nov 6, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Nov 6, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Nov 6, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Nov 6, 2025 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Nov 6, 2025 EST
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 1
Earned Okt 28, 2025 EDT
Google Skills Arcade Certification Zone October 2025
Earned Okt 28, 2025 EDT
Diwali Dialogues
Earned Okt 18, 2025 EDT
Gemini für Cloud Architects
Earned Okt 12, 2025 EDT
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Okt 12, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Sep 17, 2025 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Sep 17, 2025 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Sep 17, 2025 EDT
Arcade Learn-a-Thon
Earned Jun 13, 2025 EDT
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Earned Jun 2, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias
Earned Jun 1, 2025 EDT
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI
Earned Mai 31, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit
Earned Mai 31, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz
Earned Mai 31, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia May 2025 Week 4
Earned Mai 30, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Certification Zone May 2025
Earned Mai 28, 2025 EDT
Work Meets Play: Rapid Runs
Earned Mai 24, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia May 2025 Week 3
Earned Mai 18, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia May 2025 Week 2
Earned Mai 18, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia May 2025 Week 1
Earned Mai 18, 2025 EDT
Level 2: Data Exploration and Integration
Earned Mai 17, 2025 EDT
Level 1: Data Modeling and Reporting
Earned Mai 16, 2025 EDT
Einführung in generative KI
Earned Mai 13, 2025 EDT
Level 3: Building Blocks
Earned Mai 13, 2025 EDT
Arcade NetworSkills
Earned Mai 13, 2025 EDT
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln
Earned Mai 13, 2025 EDT
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Mai 12, 2025 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Mai 12, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Mai 11, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Mai 11, 2025 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Mai 11, 2025 EDT
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Mai 10, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Base Camp May 2025
Earned Mai 8, 2025 EDT
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen
Earned Mai 7, 2025 EDT
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen
Earned Mai 7, 2025 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform
Earned Mai 7, 2025 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts
Earned Mai 7, 2025 EDT
Work Meets Play: Travel Tales
Earned Mai 3, 2025 EDT
„Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level“ ist der vierte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs werden die auf generativer KI basierenden Anwendungen von Google vorgestellt, zum Beispiel Gemini für Workspace und NotebookLM. Darin werden Konzepte wie Fundierung, Retrieval-Augmented Generation, das Erstellen effektiver Prompts und das Entwickeln automatisierter Workflows erläutert.
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Die vielfältigen Formen generativer KI ist der dritte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren. Aber wie können Sie als Führungskraft die Möglichkeiten von KI nutzen, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen? In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Ebenen der Entwicklung von generativen KI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren kennen, die bei der Auswahl einer Lösung zu berücksichtigen sind.
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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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Erstellen Sie Ihre erste Gemini Enterprise-Anwendung! Verknüpfen Sie verschiedene Datenquellen mit Ihrer Anwendung. Wenden Sie erweiterte Funktionen wie Deep Research-Agenten, Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten und NotebookLM für fokussierte Analysen souverän an.
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Erfahren Sie, wie KI-Agenten den Geschäftserfolg steigern können. Anschließend erfahren Sie, wie Gemini Enterprise Sie in die Lage versetzt, die richtigen KI-Agenten zu erstellen und zu orchestrieren – von No-Code- bis hin zu High-Code-Lösungen.
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Sie erhalten einen konzeptionellen Überblick über KI-Agenten. Wir zeigen Ihnen, wie KI-Agenten autonomes Handeln und logisches Denken nutzen, um komplexe Probleme zu lösen.
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Sie haben Ihren ersten KI-Agenten erstellt – jetzt ist es an der Zeit, ihn weiterzuentwickeln. In diesem weiterführenden Kurs lernen Sie, wie Sie einen einfachen KI-Agenten in einen ausgereiften, präzisen Assistenten umwandeln – durch die Anwendung fortgeschrittener Anweisungen, eine passende Modellauswahl, Planungsfunktionen und Muster für strukturierte Ausgabe.
In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.
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In diesem Modul können Sie Ihr Verständnis von KI-Agenten in die Praxis umsetzen und mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google Ihren ersten KI-Agenten erstellen, konfigurieren und ausführen.
In diesem praxisorientierten Kurs richten Sie zuerst eine vollständige ADK-Entwicklungsumgebung ein. Dann erstellen Sie KI-Agenten sowohl mit Python-Code als auch mit einer YAML-Konfiguration und führen diese über verschiedene Benutzeroberflächen aus. Außerdem lernen Sie die wichtigsten Parameter kennen, die das Verhalten von KI-Agenten definieren. Dazu wenden Sie das in Kurs 1 Gelernte auf funktionierenden Code an.
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Dieser Kurs behandelt die Grundlagen zu KI‑Agenten und zeigt, welchen Mehrwert sie für die Praxis bieten. Er bietet eine Wissensgrundlage für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für alle, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen verstehen möchten.
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„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Unternehmen mit benutzerdefinierten generativen KI-Agenten spezifische geschäftliche Herausforderungen meistern können. Sie lernen, wie Sie einen einfachen Agenten für generative KI erstellen, und machen sich mit den Komponenten dieser Agenten vertraut, z. B. mit Modellen, Reasoning Loops und Tools.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.
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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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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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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the October Trivia Week 1 badge!
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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.
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This Diwali, trade the fireworks for fun chats! Hang out with Arcade Chatbots to brush up on cloud skills, from Cloud Architect to Machine Learning, then race through football stadiums and Olympic events—sprints, BMX, swimming, you name it. Every chat is a little spark that makes learning feel festive, fun, and totally worth it!
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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 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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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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Lace up for the Learn-a-Thon, your ultimate endurance challenge to master Google Cloud! This game features dynamic, hands-on labs where you'll conquer advanced topics like Terraform for robust load balancing, extract deep insights using Cloud ML APIs for perceptive text analysis, explore the fundamentals of EOSIO blockchain, and deploy Jenkins on Kubernetes for seamless CI/CD. Rack up points, earn a prestigious badge, and truly accelerate your cloud expertise.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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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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Künstliche Intelligenz (KI) bietet revolutionäre Möglichkeiten, geht aber auch mit neuen Sicherheitsherausforderungen einher. In diesem Kurs lernen Führungskräfte im Bereich Sicherheit und Datenschutz Strategien für den sicheren Umgang mit KI in ihren Unternehmen kennen. Es wird ein Framework für das proaktive Erkennen und Mindern KI-spezifischer Risiken, den Schutz sensibler Daten, das Einhalten rechtlicher Vorgaben und den Aufbau einer robusten KI-Infrastruktur vorgestellt. Anhand von Anwendungsfällen aus vier verschiedenen Branchen wird gezeigt, wie sich diese Strategien auf reale Szenarien anwenden lassen.
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In diesem Kurs werden wichtige Themen zu Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools empfohlene Vorgehensweisen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von KI umsetzen.
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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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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for May Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 4 badge!
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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.
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Getting from point A to B quickly is Rapido’s promise—but delivering on that takes more than just two wheels. In this challenge, you’ll see how Rapido used Google Cloud to scale from a bike-taxi service to launching delivery solutions for people and businesses, all while handling real-time demand across 100+ cities. You’ll explore how tools like Kubernetes, Cloud Vision, Firebase, and BigQuery help manage microservices, onboard drivers in minutes, and personalize user experiences. From rapid app releases to smarter route planning, discover how cloud technology keeps Rapido moving fast—on the road and in the backend.
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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for May Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 3 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for May Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 2 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for May Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 1 badge!
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This challenge is designed to help you get comfortable working with data across tools like Google Sheets, BigQuery, Looker, and even Google Docs. You’ll start by learning how to find, filter, and visualize data in Sheets, and run quick-start projects using Pub/Sub, BigQuery, Dataplex, and Cloud Filestore from the command line. From there, you’ll dive deeper—writing SQL to explore real-world datasets, spotting common query errors, and troubleshooting data models in Looker. You’ll also pick up best practices to make your LookML projects easier to use and maintain. Whether you're just exploring or solving tricky issues, these labs give you the practical skills to work smarter with your data.
Weitere Informationen
This set of labs is all about helping you get hands-on with Looker and Google Cloud to turn raw data into clear, useful insights. You’ll learn how to build and organize your data models using LookML, create custom metrics and dimensions, and use derived tables to clean and shape your data. Along the way, you'll explore best practices like modularizing your code and improving query performance with caching and datagroups. Once the data’s in shape, you’ll move into Looker Studio to build reports, schedule dashboards, and set up alerts—making it easier to share what matters with your team.
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.
Weitere Informationen
Get hands-on with the core tools behind modern app development on Google Cloud. Start by exploring Artifact Registry to securely store, organize, and manage your container images and packages. You’ll explore key tasks like setting up repositories, configuring authentication, applying tags, and automating cleanups. Then, transition to Cloud Run to deploy stateless, containerized applications with ease. Learn how to work with environment variables, manage secrets, control traffic, and build scalable, event-driven services and earn an exclusive Google Cloud Credential!
Weitere Informationen
Modern apps don’t just need to run—they need to run smart, fast, and secure. With these labs, you'll get hands-on with the foundational tools that power today's connected experiences. You'll configure VPC networks, manage identity with IAM and IAP, and monitor systems using Prometheus and Cloud Monitoring. You’ll also deploy serverless apps with Cloud Run and generate PDFs with Go. It’s everything you need to sharpen your networking know-how—fast!
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Texterstellung, Anwendung von Funktionsaufrufen mit dem Python SDK und der Gemini API und Bereitstellung einer Streamlit-Anwendung mit Cloud Run. Dabei lernen Sie, wie Sie mithilfe von Gemini und entsprechenden Prompts Text erstellen, Cloud Shell zum Testen und Iterieren einer Streamlit-Anwendung nutzen und diese Anwendung dann als Docker-Container zur Bereitstellung in Cloud Run verpacken.
Weitere Informationen
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse
in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken
Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.
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Dieser Kurs gibt Machine-Learning-Anwendern alle grundlegenden Tools, Techniken und Best Practices zur Bewertung von generativen und prädiktiven KI-Modellen an die Hand. Die Modellbewertung ist ein wichtiger Schritt, bei dem geprüft wird, ob ML-Systeme in der Produktion zuverlässige, genaue und leistungsstarke Ergebnisse erzielen.
Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse über verschiedene Bewertungsmesswerte und -methoden und lernen, sie auf unterschiedliche Modelltypen und Aufgaben anzuwenden. Im Kurs wird schwerpunktmäßig auf die besonderen Herausforderungen generativer KI-Modelle eingegangen und es werden Strategien vorgestellt, wie sich diese effektiv bewältigen lassen. Die Teilnehmer lernen auf der Plattform Vertex AI von Google Cloud, robuste Bewertungsprozesse zur Auswahl, Optimierung und kontinuierlichen Überwachung des Modells zu implementieren.
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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.
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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für Aufgaben basierend auf generativer KI in BigQuery verwenden. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls zum Customer-Relationship-Management lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Zur besseren Nachvollziehbarkeit bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Programmieren von Lösungen mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
Weitere Informationen
Sie erfahren alles über BigQuery Machine Learning für Inferenzen, warum Datenanalysten es nutzen sollten, Anwendungsfälle und unterstützte ML-Modelle. Sie lernen auch, wie Sie ML-Modelle in BigQuery erstellen und verwalten.
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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Booking a hotel online often comes down to what you see—and for Goibibo, making those visuals accurate and timely is key. In this challenge, you’ll explore how Goibibo sped up the process of moderating and publishing thousands of hotel images each day using tools like Cloud Vision and AutoML. Through hands-on labs, you’ll learn how to classify and analyze images, work with cloud storage, manage networks, and explore data using BigQuery and Looker. You’ll also get a closer look at how cloud infrastructure supports fast, reliable user experiences. Whether it’s processing photos or managing traffic, you’ll see how technology helps keep things running smoothly behind the scenes!
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