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Raúl Eugenio González Muñoz

Mitglied seit 2025

Einführung in Agents Earned Mai 26, 2026 EDT
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI Earned Mär 13, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Mär 10, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Feb 5, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Feb 4, 2026 EST
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Aug 15, 2025 EDT
Google Cloud-Kosten verstehen lernen Earned Jul 5, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud Earned Mai 26, 2025 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Mai 25, 2025 EDT

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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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 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 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 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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Dieser Kurs eignet sich am besten für Personen im Technologie- oder Finanzbereich, die für die Verwaltung von Google Cloud-Kosten verantwortlich sind. Sie lernen, wie Rechnungskonten eingerichtet, Ressourcen organisiert und Zugriffsberechtigungen für die Abrechnung verwaltet werden. In den praxisorientierten Labs lernen Sie, wie Sie Rechnungen abrufen, Ihre Abrechnungsdaten mithilfe von BigQuery oder Google Sheets analysieren und individuelle Abrechnungs-Dashboards mit Data Studio erstellen können. Verweise auf Links in den Videos sind in folgendem Dokument abrufbar: Zusätzliche Ressourcen.

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud

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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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