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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Shrikant Wagh

Mitglied seit 2025

Diamond League

32207 Punkte
Mit Google Vids ansprechende Videos erstellen Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini in Google Drive Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini in Google Meet Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini in Google Sheets Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini in Google-Präsentation Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini in Google Docs Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini in Gmail Earned Feb 13, 2026 EST
Einführung in Gemini für Google Workspace Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini für Anwendungsentwickler Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Jan 19, 2026 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen Earned Jan 18, 2026 EST
Vektorsuche und Einbettungen Earned Jan 17, 2026 EST
Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren Earned Jan 17, 2026 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals Earned Jan 17, 2026 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Jan 17, 2026 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Jan 17, 2026 EST
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process Earned Jan 14, 2026 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen Earned Jan 2, 2026 EST
Einführung in Vertex AI Studio Earned Jan 1, 2026 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Dez 31, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Dez 31, 2025 EST
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Dez 31, 2025 EST
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI Earned Dez 30, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz Earned Dez 30, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit Earned Dez 30, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features Earned Dez 29, 2025 EST
Production Machine Learning Systems Earned Dez 29, 2025 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Dez 29, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur Earned Dez 29, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Dez 29, 2025 EST
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Dez 29, 2025 EST
AI Infrastructure: Networking Techniques Earned Dez 29, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Speicheroptionen Earned Dez 29, 2025 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned Dez 28, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs Earned Dez 27, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs Earned Dez 27, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer Earned Dez 26, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Dez 21, 2025 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Dez 19, 2025 EST
Feature Engineering Earned Dez 18, 2025 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Dez 18, 2025 EST
Working with Notebooks in Vertex AI Earned Dez 15, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Dez 15, 2025 EST
Auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud entwickeln Earned Dez 15, 2025 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Dez 15, 2025 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Dez 14, 2025 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Dez 14, 2025 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Dez 14, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Dez 12, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Dez 12, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Dez 11, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI Earned Dez 11, 2025 EST
Generative KI kennenlernen – Vertex AI Earned Dez 11, 2025 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Dez 10, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Dez 8, 2025 EST
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Dez 7, 2025 EST
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Dez 6, 2025 EST
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Dez 5, 2025 EST
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Dez 5, 2025 EST
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Dez 4, 2025 EST
Scaling with Google Cloud Operations Earned Dez 4, 2025 EST
Trust and Security with Google Cloud Earned Dez 4, 2025 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud Earned Dez 3, 2025 EST
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence Earned Dez 3, 2025 EST
Exploring Data Transformation with Google Cloud Earned Dez 2, 2025 EST
Digital Transformation with Google Cloud Earned Dez 2, 2025 EST
Vorbereitung auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer Earned Aug 26, 2025 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Aug 12, 2025 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Aug 8, 2025 EDT
Einführung in generative KI Earned Aug 7, 2025 EDT

In diesem Kurs lernen Sie Google Vids kennen, eine App zum Erstellen und Bearbeiten von Videos für ausgewählte Google Workspace-Nutzer. Anhand von Lektionen und Demos erfahren Sie, wie Ihnen mit Videos bei Ihrer Arbeit ansprechendes Storytelling gelingt. Wir zeigen Ihnen außerdem, wie Sie Medien, Audio- und Videoclips nahtlos einbinden, Stile anpassen und Ihre Arbeit ganz einfach teilen können. Einige Vids-Funktionen nutzen generative KI und ermöglichen so effizienteres Arbeiten. Generative KI-Tools wie Gemini können ungenaue oder unangemessene Daten liefern. Verlassen Sie sich nicht auf die Funktionen von Gemini, wenn Sie medizinischen, rechtlichen, finanziellen oder anderen professionellen Rat erhalten möchten. Vorschläge von Gemini-Funktionen spiegeln nicht die Auffassung von Google wider und sollten Google nicht zugeschrieben werden.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Nutzern den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es anhand von Videolektionen, praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen um die Funktionen von Gemini in Google Drive. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Drive sicher anwenden und Ihre Workflows damit verbessern.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es um Gemini in Google Meet. Durch Videokurse, praxisorientierte Aktivitäten und praktische Beispiele lernen Sie die Gemini-Funktionen in Google Meet kennen. Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Hintergrundbilder generieren, die Videoqualität verbessern und Untertitel übersetzen können. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Meet sicher anwenden und Videokonferenzen damit noch effektiver durchführen.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Sheets einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Präsentationen einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es anhand von Videolektionen, praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen um die Funktionen von Gemini in Google Docs. Sie lernen, wie Sie mit Gemini und Prompts schriftliche Inhalte erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Gemini zum Bearbeiten bereits geschriebener Texte verwenden, um Ihre Gesamtproduktivität zu steigern. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Docs sicher anwenden und bessere Texte verfassen.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Gmail einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Workspace einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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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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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwenden von multimodalen Prompts, um Informationen aus Text- und Bilddaten zu gewinnen; Erstellen einer Videobeschreibung und Abrufen von zusätzlichen, über das Video hinausgehenden Informationen unter Verwendung von Multimodalität mit Gemini; Erstellen von Metadaten von Dokumenten mit Text und Bildern; Ermitteln aller relevanten Textabschnitte und Drucken von Zitationen durch Nutzung von multimodaler Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Gemini.

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In diesem Kurs lernen Sie KI-basierte Suchtechnologien, Tools und Anwendungen kennen. Er umfasst folgende Themen: die semantische Suche mithilfe von Vektoreinbettungen, die Hybridsuche, bei der semantische und stichwortbezogene Ansätze kombiniert werden, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), die KI-Halluzinationen durch einen fundierten KI-Agenten minimiert. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit der Vektorsuche in Vertex AI zum Entwickeln einer intelligenten Suchmaschine.

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Mit dem Skill-Logo Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie Dienstkonten und benutzerdefinierte Rollen kennen und erfahren, wie Sie mit gcloud Berechtigungen festlegen.

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Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques. 

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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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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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This course equips students to build highly reliable and efficient solutions on Google Cloud using proven design patterns. It is a continuation of the Architecting with Google Compute Engine or Architecting with Google Kubernetes Engine courses and assumes hands-on experience with the technologies covered in either of those courses. Through a combination of presentations, design activities, and hands-on labs, participants learn to define and balance business and technical requirements to design Google Cloud deployments that are highly reliable, highly available, secure, and cost-effective.

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder 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 Diese Kursreihe bietet einen Überblick über Cloud-Computing, verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von Google Cloud und verschiedene Computing-Optionen.

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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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In diesem Kurs werden die wichtigsten Sicherheitsfunktionen von Model Armor vorgestellt. Außerdem lernen Sie, wie Sie den Dienst nutzen können. Sie erfahren mehr über die Sicherheitsrisiken, die mit LLMs verbunden sind, und wie Model Armor Ihre KI-Anwendungen schützt.

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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 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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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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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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Welcome to the "AI Infrastructure: Networking Techniques" course. In this course, you'll learn to leverage Google Cloud's high-bandwidth, low-latency infrastructure to optimize data transfer and communication between all the components of your AI system. By the end, you'll grasp the critical role networking plays across the entire AI pipeline from data ingestion and training to inference and be able to apply best practices to ensure your workloads run at maximum speed.

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In diesem Kurs erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Speicherlösungen von Google Cloud, die speziell auf KI- und Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC-Arbeitslasten) zugeschnitten sind. Sie erfahren, wie Sie für jede Phase des ML-Lebenszyklus den richtigen Speicher auswählen. Sie lernen, wie Sie die I/O-Leistung während des Trainings optimieren, riesige Datasets im Rahmen der Datenvorbereitung verwalten und Modellartefakte mit geringer Latenz bereitstellen. Anhand praktischer Beispiele und Demonstrationen erwerben Sie das nötige Fachwissen, um solide Speicherlösungen zu entwickeln, die Ihre KI-Innovationen beschleunigen.

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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Willkommen beim Kurs „Cloud TPUs“. Wir sehen uns die Vor- und Nachteile von TPUs in verschiedenen Szenarien an und vergleichen unterschiedliche TPU-Beschleuniger, um Ihnen bei der Auswahl des richtigen Produkts zu helfen. Sie lernen Strategien zur Maximierung der Leistung und Effizienz Ihrer KI-Modelle sowie die Bedeutung der GPU/TPU-Interoperabilität für flexible Machine-Learning-Workflows kennen. Mithilfe ansprechender Inhalte und praktischer Demos zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie TPUs effektiv einsetzen können.

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Möchten Sie mehr über die leistungsstarke Hardware hinter KI erfahren? Dieses Modul erklärt die Funktionsweise von leistungsoptimierten KI-Computern und zeigt Ihnen, warum sie so wichtig sind. Wir gehen dabei darauf ein, wie CPUs, GPUs und TPUs die Ausführung von KI-Aufgaben extrem beschleunigen, was die einzelnen Komponenten auszeichnet und wie deren Potenzial durch KI-Software optimal genutzt werden kann. Am Ende dieses Moduls wissen Sie genau, wie Sie die richtige GPU für Ihre KI-Projekte auswählen, und können so die optimale Lösung für Ihre KI-Workloads finden.

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Sind Sie bereit, mit AI Hypercomputer loszulegen? Dieser Grundlagenkurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Er vermittelt Ihnen, was AI Hypercomputer ist und wie damit KI bei KI-Arbeitslasten unterstützt wird. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines Hypercomputers kennen, wie GPUs, TPUs und CPUs, und erfahren, wie Sie den richtigen Ansatz hinsichtlich der Bereitstellung Ihren Anforderungen entsprechend auswählen.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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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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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

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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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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.

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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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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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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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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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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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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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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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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Vertex AI“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Modelle der Vertex AI PaLM API-Familie verwenden, einschließlich text-bison, chat-bison, und textembedding-gecko. Außerdem lernen Sie, wie Sie Prompts gestalten, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassungen und mehr verwenden. Weiterhin erfahren Sie, wie Sie ein Foundation Model durch das Trainieren über benutzerdefiniertes Training in Vertex AI optimieren und es in einem Vertex AI-Endpunkt bereitstellen.

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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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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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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„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 „Generative 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 „Generative 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 „Generative AI Leader“ und hat keine Voraussetzungen. In diesem Kurs geht es nicht nur um die Grundlagen von Chatbots, sondern auch um das wahre Potenzial von generativer KI für Ihr Unternehmen. 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 Sie bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten.

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Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.

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Dieser Kurs hilft Ihnen, sich strukturiert auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer vorzubereiten. Sie erfahren mehr über die in der Prüfung behandelten Google Cloud-Themen und wie Sie einen Lernplan zur Erweiterung Ihrer Kenntnisse erstellen.

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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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