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Ola Glinkowska

Mitglied seit 2025

KI‑Infrastruktur: Netzwerktechniken Earned Jun 20, 2026 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering Earned Jun 20, 2026 EDT
Agents mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Jun 19, 2026 EDT
KI-Agenten für Unternehmensdatenbanken erstellen Earned Jun 6, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PCA Exam Prep Earned Jun 5, 2026 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform Earned Jun 4, 2026 EDT
Working with Notebooks in Vertex AI Earned Jun 4, 2026 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Jun 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned Jun 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned Jun 3, 2026 EDT
Einführung in Gemini Enterprise Earned Jun 2, 2026 EDT
Mit Gemini Notebook Erkenntnisse gewinnen Earned Jun 2, 2026 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned Mär 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned Feb 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini-Hacks für Google Kalender in Gmail Earned Feb 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned Feb 20, 2026 EST
AI Boost Bites: Mit Daten in Google Sheets sprechen Earned Feb 20, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned Feb 19, 2026 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned Feb 18, 2026 EST
AI Boost Bites: Werden Sie zum kreativen Mashup-Künstler Earned Feb 18, 2026 EST
AI Boost Bites: Werden Sie zum KI-Art-Director für Ihre Welt Earned Feb 17, 2026 EST
AI Boost Bites: Das perfekte Porträt erstellen Earned Feb 16, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned Feb 13, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned Feb 11, 2026 EST
AI Boost Bites: Eventplanung mit KI optimieren Earned Feb 11, 2026 EST
AI Boost Bites: Recherche mit Gemini optimieren Earned Feb 10, 2026 EST
AI Boost Bites: Größere Anschaffungen mit gutem Gefühl tätigen Earned Feb 10, 2026 EST
AI Boost Bites: Animierte Diagramme mit Gemini Earned Feb 10, 2026 EST
AI Boost Bites: Ideen in animierte Kunst verwandeln Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Ihr persönlicher KI-Tutor Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Lernmaterialien spielerisch gestalten Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: In wenigen Minuten das Playbook der Konkurrenz erhalten Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Personalisierte Wetter-App erstellen Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 3D-Sonnensystem erstellen Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Eigene Produktivitätstool erstellen Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Lernhilfe mit Gemini Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Eigenes Retro-Arcade-Spiel erstellen Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Werden Sie zum „Vibe-DJ“ Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Ultimativen College-Scouting-Bericht erstellen Earned Feb 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Von der Skizze zur funktionalen App Earned Feb 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Feb 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Ihr persönlicher Feedback-Agent Earned Feb 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Präsentationsskripte mit Gemini Earned Feb 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Feb 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned Feb 4, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Feb 4, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Feb 4, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Feb 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Dokumente in Sekundenschnelle erstellen Earned Feb 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Mit KI im Posteingang für Ordnung sorgen Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Zusammenfassungen von Folien mit Gemini Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: No-Code-Tabellen und ‑Skripte Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Exec Voices mit KI unterstützen Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Zusammenfassungen mit Gemini Gems Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Aufgaben mit Gemini und Apps Script automatisieren Earned Feb 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini-Hack – von Bildern zu Tabellen Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Schwachstellen in Ihrer Strategie aufdecken Earned Feb 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Personalisierung mit benutzerdefinierten Prompts Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Kurzfassung mit Gemini in Google Docs und Drive Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Inhalte mit Gemini erstellen – ganz einfach Earned Feb 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Prompts wie ein Profi erstellen – mit Google Workspace Earned Feb 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Bildmaterial für Kampagnen mit einem Klick Earned Feb 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Erstellung von E‑Mail-Inhalten Earned Feb 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Feb 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems – Ihr ultimativer Marketing-Assistent Earned Feb 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Feb 2, 2026 EST
Auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud entwickeln Earned Feb 2, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned Jan 30, 2026 EST
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned Jan 17, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Jan 11, 2026 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jan 9, 2026 EST
Agent-Verhalten optimieren Earned Jan 9, 2026 EST
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Jan 9, 2026 EST
Grundlagen zu KI-Agenten Earned Jan 9, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Dez 22, 2025 EST
Observability in Google Cloud Earned Dez 22, 2025 EST
Einführung in Large Language Models Earned Dez 16, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Dez 10, 2025 EST
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln Earned Dez 10, 2025 EST
Einführung in generative KI Earned Dez 6, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Dez 2, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für Anwendungsentwickler Earned Nov 26, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für Network Engineers Earned Nov 26, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für DevOps Engineers Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Nov 24, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für Sicherheitsexperten Earned Nov 24, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini für Cloud Architects Earned Nov 24, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Nov 24, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned Nov 24, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Nov 24, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Nov 24, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs Earned Nov 10, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs Earned Nov 3, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer Earned Nov 3, 2025 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen Earned Okt 31, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz Earned Okt 29, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit Earned Okt 29, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Okt 29, 2025 EDT
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI Earned Okt 28, 2025 EDT
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Okt 27, 2025 EDT
Vektorsuche und Einbettungen Earned Okt 26, 2025 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Okt 26, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Okt 26, 2025 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Okt 16, 2025 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Okt 6, 2025 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Okt 4, 2025 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Okt 4, 2025 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Okt 1, 2025 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Sep 29, 2025 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen Earned Sep 29, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Sep 21, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned Sep 21, 2025 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Sep 20, 2025 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Sep 20, 2025 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Sep 20, 2025 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Sep 19, 2025 EDT
Lernplan zur Vorbereitung auf die ACE-Zertifizierungsprüfung erstellen Earned Sep 15, 2025 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Sep 14, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud Earned Sep 14, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Earned Sep 13, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud Earned Sep 7, 2025 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Sep 6, 2025 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Sep 6, 2025 EDT
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Security Analyst Earned Sep 6, 2025 EDT
Einführung in die Sicherheitsgrundsätze für das Cloud-Computing Earned Sep 6, 2025 EDT
Strategien für den Umgang mit Sicherheitsrisiken in der Cloud Earned Sep 2, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen Earned Aug 31, 2025 EDT
Erkennung, Abwehr und Wiederherstellung bei Angriffen auf die Cloud-Sicherheit Earned Jul 29, 2025 EDT
Sicherheitsrisiken in der Cloud: Erkennung und Schutz vor Bedrohungen Earned Jul 10, 2025 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned Mai 8, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned Mai 2, 2025 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned Apr 26, 2025 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Apr 8, 2025 EDT

Willkommen zum Kurs „KI-Infrastruktur: Netzwerktechniken“. In diesem Kurs lernen Sie, die Infrastruktur von Google Cloud mit hoher Bandbreite und geringer Latenz zu nutzen, um die Datenübermittlung und die Kommunikation zwischen allen Komponenten Ihres KI-Systems zu optimieren. Am Ende sind Sie in der Lage, die wichtige Rolle von Netzwerken in der gesamten KI-Pipeline – von der Datenaufnahme über das Training bis hin zur Inferenz – zu verstehen und Best Practices anzuwenden, um dafür zu sorgen, dass Ihre Workloads mit maximaler Geschwindigkeit ausgeführt werden.

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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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Wie zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK). In diesem Kurs geht es um das Open-Source-Framework des ADKs. Sie werden von der einfachen Prompt-Entwicklung zu einem Code-First-Ansatz für strukturierte Softwareentwicklung geführt.

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Mit der MCP-Toolbox für Datenbanken KI-Agenten erstellen, die Unternehmensdatenbanken nutzen können Tools für die sichere Datenbankinteraktion definieren und intelligente Abfragefunktionen implementieren (unter Verwendung von Vektoreinbettungen und strukturierten Abfragen)

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Architect certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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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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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 lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die während des gesamten Data-to-AI-Lebenszyklus verfügbar sind. Data Scientists, Fachkräfte für KI-Entwicklung und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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In diesem Kurs wird Gemini Enterprise vorgestellt, eine leistungsstarke Plattform, die KI-Agenten, Unternehmenssuche, Gemini Notebook und intelligenten Datenzugriff verbindet, und damit Unternehmen die Möglichkeit gibt, ihre Herausforderungen zu meistern. Anhand von Beispielen aus der Praxis und praktischen Übungen lernen Teilnehmende, wie sie die Funktionen von Gemini Enterprise für echte Geschäftsanforderungen nutzen, die Architektur beschreiben und erklären, wie Datenzugriff und Datenschutz in verschiedenen Aufgabenbereichen gehandhabt werden.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie verschiedene Quellen wie PDFs, Webseiten und sogar Audiodateien zu einem einzigen intelligenten Arbeitsbereich zusammenführen können. Sie lernen, wie Sie mit Ihren Dokumenten chatten, um bestimmte Informationen zu finden, blitzschnell Zusammenfassungen zu erstellen oder mit KI-basierten Zitaten Antworten zu überprüfen.

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail Ihren Google Kalender verwalten können. Sie können in der Seitenleiste nach Ihrem Terminplan fragen und mit der Funktion „Zum Kalender hinzufügen“ Termine, die in E‑Mails erkannt wurden, mit nur einem Klick hinzufügen.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie die Funktion „Frag Gemini“ in Google Sheets verwenden, um Ihre Daten mit einfachen Befehlen in natürlicher Sprache zu sortieren, zu filtern, hervorzuheben und zusammenzufassen.

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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In diesem Video wird eine Technik zum Erstellen von „Mashup“-Bildern vorgestellt, bei der ein Motiv und eine Szene separat generiert und dann mit einem finalen Prompt zu einem neuen Bild zusammengefügt werden.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit der mehrschrittigen Bearbeitung in der Gemini App eine Szene Schritt für Schritt erstellen und Fotos „remixen“, indem Sie den Stil eines Objekts auf ein anderes übertragen.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einer neuen Funktion in der Gemini App fantasievolle Selbstporträts erstellen können, die Ihr Aussehen beibehalten, und wie Sie mehrere Fotos zu einer neuen Szene kombinieren können.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem KI-Assistenten ein großes Teamevent planen können – vom Brainstorming über die Logistik bis hin zur Analyse des Feedbacks nach der Veranstaltung.

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In diesem Video erhalten Sie Profitipps für die Verwendung von Gemini Deep Research, einschließlich der Zuweisung einer Persona, der Angabe des Ausgabeformats und der Anleitung für die Suche nach einer umfassenden Wettbewerbsanalyse.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Deep Research und einem detaillierten Prompt einen zusammenfassenden, vergleichenden Bericht erstellen können, um fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Text-Prompt in Gemini Canvas Daten in ein ansprechendes, animiertes Balkendiagramm verwandeln können.

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In diesem Video wird gezeigt, wie Sie mit beschreibenden Text-Prompts in Gemini Canvas komplexe, animierte visuelle Kunst wie kinetische Typografie erstellen können.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie ein benutzerdefiniertes Gem – einen wiederverwendbaren KI-Assistenten – erstellen und verwenden, um eine Sammlung von Notizen und Artikeln sofort in eine strukturierte Arbeitshilfe zu verwandeln.

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In diesem Video erfahren Sie, wie man persönliche Notizen in Gemini Canvas hochlädt und mit einem einfachen Prompt ein interaktives Quiz mit verschiedenen Frageformaten erstellt.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Deep Research die Wettbewerbsanalyse automatisieren und in wenigen Minuten detaillierte Berichte über die Marketingkampagnen von Mitbewerbern erstellen lassen können.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Text-Prompt in Gemini Canvas einen funktionierenden Prototyp einer personalisierten Wetter-App erstellen und anpassen können.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einfachen Text-Prompts in Gemini Canvas eine interaktive 3D-Simulation des Sonnensystems erstellen und pädagogische Funktionen hinzufügen.

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In diesem Video wird gezeigt, wie Sie eine benutzerdefinierte App zur Gerätesteuerung für den persönlichen Gebrauch erstellen können, zum Beispiel einen Pomodoro-Timer. Dazu beschreiben Sie die Funktionen und das Design in einem einfachen Prompt für Gemini Canvas.

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In diesem Video wird gezeigt, wie Sie die Lernhilfe in Gemini nutzen können, einem KI-Partner, der Ihnen durch Fragen und interaktive Tools hilft, ein tiefes Verständnis zu entwickeln.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Prompt in Gemini Canvas ein eigenes Spiel wie Tic-Tac-Toe erstellen, anpassen und teilen können.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Text-Prompt in Gemini Canvas einen vollständig interaktiven Musiksynthesizer mit benutzerdefinierten Steuerelementen und einer spielbaren Tastatur erstellen.

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In diesem Video erfährst du, wie du mit Gemini Deep Research und kreativen Prompts komplexe Informationen in eine unterhaltsame, personalisierte Analyse verwandeln kannst, zum Beispiel in einen Scouting-Bericht und einen Turnierbaum.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Canvas eine einfache Zeichnung einer App in einen funktionalen Prototyp verwandeln können. Dabei kommt eine Technik namens „Vibe Coding“ zum Einsatz.

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Gems einen personalisierten „Work with Me“-Agenten erstellen, der Ihnen hilft, grundlegendes Feedback zu optimieren und Ihre Besprechungen strategischer und effizienter zu gestalten.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Advanced ein Thema recherchieren, eine Präsentationsgliederung erstellen und dann mit Gemini in Google Docs Gesprächspunkte generieren.

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit der Funktion „Erstelle für mich“ in Google Docs ein vollständiges, formatiertes Dokument erstellen können, indem Sie auf Inhalte aus anderen Dateien in Google Drive verweisen.

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail E‑Mails zusammenfassen, Informationen finden und Antworten entwerfen können, um Ihren Posteingang effizienter zu verwalten.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Präsentationen automatisch Besprechungszusammenfassungen erstellen und Follow-up-E-Mails entwerfen können. So können Sie Ihren Workflow nach Besprechungen optimieren und Zeit sparen.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie die fortschrittlichen KI-Funktionen von Gemini in Google Sheets nutzen können, um mühelos Daten abzurufen und in wenigen Minuten Erkenntnisse zu gewinnen – ganz ohne technische Kenntnisse oder Programmierkenntnisse.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Gems authentische Beiträge für soziale Medien im einzigartigen Stil Ihrer Führungskraft erstellen können. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie ein Gem mit Schreibbeispielen und klaren Anweisungen trainieren, um die Herausforderung zu meistern, die Social-Media-Präsenz von Führungskräften zu skalieren. Erfahren Sie, wie Sie schnell ansprechende Beiträge erstellen, Zeit sparen, Ihre Thought Leadership stärken und Authentizität sicherstellen können.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie Ihr eigenes Brevity-Gem erstellen, um unübersichtliche Notizen oder lange Dokumente in klare, prägnante und für Führungskräfte geeignete Zusammenfassungen zu verwandeln.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini und Apps Script manuelle Aufgaben in Google Workspace automatisieren können. Sie erfahren, wie Sie Gemini auffordern, Apps Script-Code zu generieren, der in Google Sheets automatisch E‑Mail-Erinnerungen für Aufgaben entwirft, die nicht als „Abgeschlossen“ markiert sind. Sie können Ihren Workflow mit wenig oder gar keinem technischen Fachwissen automatisieren, sodass Sie mehr Zeit für wichtigere Aufgaben haben und manuelle Nachfassaktionen entfallen.

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini die mühsame manuelle Dateneingabe hinter sich lassen. Hier erfahren Sie, wie Sie ein Foto oder einen Screenshot von Daten (aus PDFs, Papier oder Bildern) machen und Gemini auffordern können, diese sofort in eine strukturierte Google-Tabelle umzuwandeln. Mit diesem einfachen Hack kannst du dir unzählige Stunden beim Transkribieren von Daten sparen und Gemini zu deinem persönlichen Assistenten für die Dateneingabe machen. Einfach fotografieren, Prompt eingeben und exportieren!

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In diesem Video geht es darum, wie Sie mit KI Schwachstellen und versteckte Annahmen in Ihrer Strategie erkennen können. Sie lernen die „Poke Holes“-Methode kennen, eine einfache Möglichkeit, Ihre Pläne mit KI-Prompts auf Herz und Nieren zu prüfen, Lücken aufzudecken und Ihr strategisches Denken zu stärken.

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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 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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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 erfährst du, wie du mit dem Menü „Erstellen“ in Gemini Canvas Textblöcke im Handumdrehen in visuelle Inhalte wie Infografiken und Webseiten umwandeln kannst.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail neue E‑Mails entwerfen, den Tonfall anpassen, mit Kontext aus Drive-Dateien antworten und Vorschläge für intelligente Antworten nutzen können.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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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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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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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

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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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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. 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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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. Beachten Sie auch die anderen Inhalte des Programms Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).

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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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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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Welcome to Observability in Google Cloud, the second part of a two-part course series. It is suggested that you complete part 1, Logging and Monitoring in Google Cloud, prior to taking this course. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

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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 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 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.

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

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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, Network Engineers beim Erstellen, Aktualisieren und Warten von VPC-Netzwerken unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini spezifische Hilfestellungen für Ihre netzwerkbezogenen Aufgaben geben kann – und entdecken Möglichkeiten, die über eine Suchmaschine hinausgehen. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie Gemini die Arbeit mit Google Cloud VPC-Netzwerken vereinfacht. 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, Engineers bei der Verwaltung von Infrastruktur unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini dazu gebracht werden kann, Anwendungslogs zu suchen und zu verstehen, einen GKE-Cluster zu erstellen und Informationen zur Erstellung einer Build-Umgebung zu liefern. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der DevOps-Workflow 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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie beim Schutz Ihrer Cloud-Umgebung und -Ressourcen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie Beispielarbeitslasten in einer Umgebung in Google Cloud bereitstellen und mit Gemini fehlerhafte Sicherheitseinstellungen identifizieren und korrigieren können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie Ihr Cloud-Sicherheitsstatus durch Gemini verbessert werden kann. 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, 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 this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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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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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 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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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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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 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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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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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 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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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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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 Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.

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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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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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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„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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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Notebook einen personalisierten Lernplan für die Zertifizierungsprüfung zum Associate Cloud Engineer (ACE) erstellen. Sie lernen die Funktionen von Gemini Notebook kennen, erstellen ein Notebook in Gemini Notebook und erfahren, wie Sie den Lernplan zu einer Zertifizierungsprüfung für entsprechende Übungen nutzen können.

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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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Die Kurse „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richten sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing Sie bieten 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 Dieser dritte Kurs behandelt Tools zur Cloud-Automatisierung- und -Verwaltung sowie den Aufbau sicherer Netzwerke.

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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 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 Im letzten Kurs der Reihe geht es um verwaltete Big-Data-Dienste, maschinelles Lernen und dessen Vorzüge sowie die Möglichkeit, Ihre Google Cloud-Kompetenzen durch den Erwerb von Skill-L…

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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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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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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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Dies ist der fünfte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs kombinieren und wenden Sie in einem interaktiven Abschlussprojekt wichtige Konzepte an. Dazu gehören Cloud-Sicherheitsgrundsätze, Risikomanagement, Identifizierung von Sicherheitslücken, Vorfallmanagement und Krisenkommunikation. Außerdem bringen Sie Ihren Lebenslaufs auf den neuesten Stand und wenden alle neuen Techniken für Vorstellungsgespräche an, um sich auf Bewerbungen vorzubereiten.

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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Cybersicherheit kennen, darunter den Sicherheitslebenszyklus, die digitale Transformation und wichtige Konzepte des Cloud-Computing. Außerdem erfahren Sie, welche Tools von Cloud Security Analysts in Einstiegspositionen zur Automatisierung von Aufgaben verwendet werden.

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Dies ist der zweite von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs lernen Sie weit verbreitete Frameworks für das Risikomanagement in der Cloud kennen. Dabei werden Sicherheitsbereiche, Compliance-Lebenszyklen und Branchenstandards wie HIPAA, NIST CSF und SOC behandelt. Sie erwerben Kenntnisse in den Bereichen Risikoidentifizierung, Implementierung von Sicherheitskontrollen, Compliance-Bewertung und Datenverwaltung. Außerdem sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Google Cloud- und Multi-Cloud-Tools, die speziell für Risiko und Compliance entwickelt wurden. Und es werden Techniken zur Vorbereitung auf Bewerbungen und Vorstellungsgespräche vermittelt. So wird eine umfassende Grundlage geschaffen, um die komplexe Landschaft des Cloud-Risikomanagements zu verstehen und sich darin zurechtzufinden.

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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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Dies ist der vierte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs geht es um Skills in den Bereichen Logging, Sicherheit und Monitoring von Benachrichtigungen sowie Methoden zur Abwehr von Angriffen. Teilnehmer lernen, wie sie Bedrohungsfeeds anpassen, mit Vorfällen umgehen, Krisenkommunikation betreiben, Ursachenanalysen durchführen, auf Vorfälle reagieren und nach einem Vorfall kommunizieren. Mithilfe von Google Cloud-Tools identifizieren sie Kompromittierungsindikatoren und bereiten sich auf die Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs und die Notfallwiederherstellung vor. Neben diesen technischen Fähigkeiten arbeiten sie weiter an ihrem Lebenslauf und üben Vorstellungsgesprächstechniken.

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Dies ist der dritte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Identitätsverwaltung und Zugriffssteuerung in einer Cloud-Umgebung behandelt, einschließlich AAA-Elementen (Authentifizierung, Autorisierung und Auditing), Umgang mit Anmeldedaten und Zertifikatsverwaltung. Außerdem befassen Sie sich mit wichtigen Themen wie dem Umgang mit Bedrohungen und Sicherheitslücken, cloudnativen Prinzipien und Maßnahmen zum Datenschutz. Nach Abschluss des Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten und das Wissen, um cloudbasierte Ressourcen und sensible Unternehmensdaten zu schützen. Außerdem werden Sie sich weiterhin mit Karriereressourcen beschäftigen und Ihre Interviewtechniken verfeinern, um Sie auf den nächsten Schritt in Ihrer beruflichen Laufbahn vorzubereiten.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

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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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