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Nicolas Julian Kurnia Purwantoro

Mitglied seit 2025

Diamond League

7998 Punkte
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen Earned Okt 21, 2026 EDT
Workflows mit mehreren KI-Agenten mit Gemini Enterprise orchestrieren Earned Okt 21, 2026 EDT
KI, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht Earned Okt 21, 2026 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Okt 21, 2026 EDT
Ersten KI-Agenten bereitstellen Earned Okt 7, 2026 EDT
KI-Agenten in der Produktion erstellen und bereitstellen Earned Okt 7, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen Earned Okt 7, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten Earned Okt 7, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren Earned Okt 7, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) Earned Okt 7, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Okt 7, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen Earned Sep 24, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle Earned Sep 24, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten Earned Sep 24, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Apr 3, 2026 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform Earned Apr 3, 2026 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Apr 3, 2026 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Apr 3, 2026 EDT
Einführung in generative KI Earned Apr 3, 2026 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Apr 3, 2026 EDT
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten Earned Mär 31, 2026 EDT
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen Earned Mär 31, 2026 EDT
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen Earned Mär 31, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Mär 31, 2026 EDT
APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden Earned Sep 11, 2025 EDT
Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren Earned Sep 7, 2025 EDT
Serverlose Anwendungen mit Cloud Run Functions entwickeln Earned Sep 7, 2025 EDT
Anwendungen in der Google App Engine bereitstellen und verwalten Earned Sep 6, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia September 2025 Week 2 Earned Sep 6, 2025 EDT
Level 1: Cloud Infrastructure and Data Foundation Earned Sep 6, 2025 EDT
Google Cloud Compute: Grundlagen Earned Sep 4, 2025 EDT

Holen Sie sich das Skill-Logo Multi-Agenten-Architekturen bereitstellenfür Profis, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit einem ADK, Verbindung von Agenten mit dem Agent-zu-Agent (A2A)-Protokoll, Einbindung externer Tools mithilfe des Model Context Protocols (MCP) und Bereitstellung einer vollständigen Multi-Agenten-Lösung für die Agent Engine.

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Mit dem Skill-Logo Workflows mit mehreren KI-Agenten mit Gemini Enterprise orchestrieren weisen Sie nach, dass Sie Folgendes können: KI-Agenten auf Basis von Gemini Enterprise verwenden, um Daten aus internen und externen Quellen zusammenzuführen, Multimedia-Marketingmaterialien zu entwickeln und Geschäftsabläufe systemübergreifend zu automatisieren. 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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Erfahren Sie mehr über den wichtigen Übergang von aufgabenorientierten Workflows zu einer KI-Orchestrierung, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht.

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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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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ADK-Agenten in der Vertex AI Agent Engine und Cloud Run bereitstellen.

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In diesem Kurs lernen Sie die Architektur und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google und der umfassenden Infrastruktur von Google Cloud kennen. Sie erfahren, wie Sie hierarchische KI-Agentenbäume und deterministische Workflow-Agenten entwerfen und die ideale Hosting-Umgebung ermitteln – von serverlosem Cloud Run bis hin zur leistungsstarken GKE – und sorgen auf diese Weise dafür, dass Ihre KI-Agenten sicher, skalierbar und produktionsreif sind.

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Sie haben KI-Agenten mit erweiterten Konfigurationen entwickelt – machen Sie sie jetzt bereit für den realen Einsatz. Sie können Agenten mit Tools ausstatten, die eine Suche im Web, das Ausführen von Code, das Abfragen von Datenbanken und benutzerdefinierte Aktionen ermöglichen.

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Sie haben grundlegende LLM-Agenten erstellt, die auf Anfragen reagieren – jetzt machen wir sie zustandsorientiert. Mit dem Sitzungsstatus können Sie KI-Agenten erstellen, die im Kontext bleiben, Nutzerpräferenzen speichern und personalisierte Interaktionen ermöglichen. So werden aus zustandslosen Agenten, die einfach nur Antworten liefern, intelligente Assistenten. Beachten Sie auch die anderen Inhalte des Programms Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR). In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.

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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Formulierung von vorhandenen Forschungsproblemen im Bereich Language Models, Erstellung eines einfachen Tokenizers, Vorbereitung eines Datasets für das Training eines Transformer-Sprachmodells, Ausführung der Trainingsschleife eines kleinen Sprachmodells.

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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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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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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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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 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 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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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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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.

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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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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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Mit dem Skill-Logo für den Einsteigerkurs APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: APIs für die Arbeit mit Cloud Storage-Ressourcen verwenden, einschließlich der Cloud Storage API.

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Schließen Sie die Aufgabenreihe Cloud-Speicher- und Datenschutzlösungen implementieren ab und sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs. Sie erfahren, wie Sie einen Cloud Storage-Bucket erstellen, die Cloud Storage-Befehlszeile verwenden und Objekte in einem Bucket mit der Bucket-Sperre schützen.

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Wenn Sie den Kurs „Serverlose Anwendungen mit Cloud Run Functions erstellen“ abschließen, erhalten Sie ein Skill-Logo für Anfänger. Darin lernen Sie, wie Sie Cloud Run Functions über die Google Cloud Console und die Befehlszeile verwenden. 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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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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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for September 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 September Trivia Week 2 badge!

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Data-driven decisions fuel growth, but research shows over 80% of enterprise workloads still juggle complex integrations across systems. These labs walk you through Cloud Spanner, Cloud SQL, Dataproc, and Dataflow—giving you hands-on practice in managing, processing, scaling data the way modern businesses do and a chance to earn an exclusive Google Cloud credential!

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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.

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