Priyansh Garg
Mitglied seit 2025
Gold League
15541 Punkte
Ersten KI-Agenten bereitstellen
Earned Okt 14, 2026 EDT
KI-Agenten in der Produktion erstellen und bereitstellen
Earned Okt 14, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen
Earned Okt 13, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten
Earned Okt 13, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren
Earned Okt 13, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen
Earned Okt 10, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Okt 10, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle
Earned Okt 10, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten
Earned Okt 3, 2026 EDT
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Earned Feb 24, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned Feb 19, 2026 EST
AI Boost Bites: Personalisierung mit benutzerdefinierten Prompts
Earned Feb 12, 2026 EST
KI Boost Bites: Kurzfassung mit Gemini in Google Docs und Drive
Earned Feb 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Prompts wie ein Profi erstellen – mit Google Workspace
Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Inhalte mit Gemini erstellen – ganz einfach
Earned Feb 6, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems – Ihr ultimativer Marketing-Assistent
Earned Feb 6, 2026 EST
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Data Analyst
Earned Feb 3, 2026 EST
Die Möglichkeiten des Storytelling: Daten in der Cloud visualisieren
Earned Jan 26, 2026 EST
Datentransformation in der Cloud
Earned Jan 16, 2026 EST
Datenmanagement und ‑speicherung in der Cloud
Earned Dez 28, 2025 EST
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud
Earned Nov 16, 2025 EST
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.
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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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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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In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.
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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie Ihre Gemini-Ergebnisse in Google Workspace personalisieren können. Sie können Dokumente und Forschungsarbeiten direkt in Ihre Prompts einbinden, indem Sie das Symbol „@“ verwenden. So erhalten Sie gezieltere und relevantere KI-Ausgaben, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini lange Dokumente in Google Workspace zusammenfassen können, um schnell die benötigten Informationen zu erhalten und Zeit zu sparen. Sie erfahren, wie Sie mit Gemini ganze Dokumente oder nur ausgewählte Textpassagen zusammenfassen und wie Sie mit Gemini in Drive mehrere Dateien zusammenfassen können.
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In diesem Video werden die Grundlagen des Prompt Engineering für eine effektive KI-Kommunikation behandelt. Sie lernen ein einfaches Framework (Rolle, Aufgabe, Kontext, Format) kennen, mit dem Sie klare Prompts erstellen können, um mit Gemini in Google Workspace bessere und schnellere Ergebnisse zu erzielen. Hier erfahren Sie, wie Sie natürliche Sprache verwenden, konkrete Angaben machen und Prompts optimieren, um die KI-Unterstützung optimal zu nutzen.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie die fortschrittlichen KI-Funktionen von Gemini in Google Docs nutzen können, um Ideen zu sammeln, verschiedene Marketinginhalte zu entwerfen und mit Ihrem Team zusammenzuarbeiten.
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Gemini Gems erstellen können – fortschrittliche KI-Funktionen, mit denen sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Produktivität steigern lassen.
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Dies ist der fünfte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs werden Sie die Grundlagen und Fähigkeiten aus den Kursen 1 bis 4 in einem praktischen Abschlussprojekt kombinieren und anwenden, das sich auf den gesamten Datenlebenszyklus konzentriert. Sie üben die Verwendung cloudbasierter Tools zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten und lernen, wie Sie Datenstatistiken effektiv kommunizieren. Am Ende des Kurses schließen Sie ein Projekt ab, das Ihre Fähigkeit demonstriert, Daten aus verschiedenen Quellen effektiv zu strukturieren, Lösungen für unterschiedliche Stakeholder zu präsentieren und Datenerkenntnisse mithilfe cloudbasierter Software zu visualisieren. Außerdem aktualisieren Sie Ihren Lebenslauf und üben Vorstellungsgesprächstechniken, um sich auf Bewerbungen und Vorstellungsgespräche vorzubereiten.
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Dies ist der vierte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs geht es um die fünf wichtigsten Phasen der Datenvisualisierung in der Cloud: Storytelling, Planung, Datenexploration, Erstellung von Visualisierungen und Datenaustausch. Außerdem lernen Teilnehmer, wie sie mit UI/UX-Kenntnissen wirkungsvolle, cloudnative Visualisierungen erstellen und mit cloudnativen Datenvisualisierungstools Datasets untersuchen, Berichte erstellen und Dashboards entwickeln, die Entscheidungen unterstützen und Zusammenarbeit fördern.
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Dies ist der dritte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs erhalten Sie zuerst einen Überblick über den Datenlebenszyklus von der Datenerhebung bis zu den daraus gewonnenen Erkenntnissen. Anschließend lernen Sie, wie Sie mit SQL Rohdaten in ein nutzbares Format umwandeln. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie mit einer Datenpipeline große Datenmengen transformieren. Zum Schluss lernen Sie, wie Sie Transformationsstrategien auf echte Datasets anwenden, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.
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Dies ist der zweite von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs wird dargelegt, wie Daten strukturiert und organisiert werden. Sie lernen in praktischen Übungen die Data-Lakehouse-Architektur und Cloud-Komponenten wie BigQuery, Google Cloud Storage und DataProc kennen, um große Datasets effizient zu speichern, zu analysieren und zu verarbeiten.
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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs definieren Sie den Bereich der Cloud-Datenanalyse und beschreiben die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud Data Analysts in Bezug auf Datenakquisition, ‑speicherung, ‑verarbeitung und ‑visualisierung. Sie lernen die Architektur cloudbasierter Tools von Google wie BigQuery und Cloud Storage kennen und erfahren, wie sie Daten effektiv strukturieren, präsentieren und Berichte erstellen.
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