Devis Abriani
Mitglied seit 2022
Silver League
1965 Punkte
Erste Schritte mit Looker
Earned Feb 19, 2024 EST
DEPRECATED Planning for a Google Workspace Deployment
Earned Aug 19, 2023 EDT
Data Governance bei der Google Workspace-Nutzung
Earned Aug 19, 2023 EDT
Sicherheit in Google Workspace
Earned Aug 19, 2023 EDT
Google Workspace-Hauptdienste
Earned Aug 19, 2023 EDT
Nutzer- und Ressourcenverwaltung in Google Workspace
Earned Aug 19, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Jul 19, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jul 18, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jul 18, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jul 18, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jul 18, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jul 17, 2023 EDT
Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Looker abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Daten mit Looker Studio und Looker analysieren, visualisieren und kuratieren.
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Planning for a Google Workspace Deployment is the final course in the Google Workspace Administration series.
In this course, you will be introduced to Google's deployment methodology and best practices. You will follow Katelyn and Marcus as they plan for a Google Workspace deployment at Cymbal. They'll focus on the core technical project areas of provisioning, mail flow, data migration, and coexistence, and will consider the best deployment strategy for each area.
You will also be introduced to the importance of Change Management in a Google Workspace deployment, ensuring that users make a smooth transition to Google Workspace and gain the benefits of work transformation through communications, support, and training.
This course covers theoretical topics, and does not have any hands on exercises. If you haven’t already done so, please cancel your Google Workspace trial now to avoid any unwanted charges.
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In diesem Kurs wird vermittelt, wie Daten in einer Google Workspace-Umgebung verwaltet werden. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Regeln zum Schutz vor Datenverlust in Gmail und Drive einrichten, um Datenlecks zu verhindern. Anschließend erfahren sie, wie sie Google Vault für die Aufbewahrung, die Sicherung und das Abrufen von Daten nutzen können. Als Nächstes lernen sie, wie sie Datenregionen und Exporteinstellungen so konfigurieren, dass sie den Vorschriften entsprechen. Außerdem wird gezeigt, wie Daten mithilfe von Labels klassifiziert werden können, um sie besser zu organisieren und zu schützen.
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In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden, wie sie ihre Google Workspace-Umgebung schützen können. Sie implementieren strenge Passwortrichtlinien und die Bestätigung in zwei Schritten, um den Nutzerzugriff zu steuern. Anschließend lernen sie, wie sie mit dem Sicherheitsprüftool Risiken proaktiv erkennen und darauf reagieren können. Als Nächstes verwalten sie den Zugriff auf Drittanbieter-Anwendungen und Mobilgeräte, um für Sicherheit zu sorgen. Abschließend setzen die Teilnehmenden Maßnahmen für E-Mail-Sicherheit und Compliance um, die Unternehmensdaten schützen sollen.
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In diesem Kurs werden die Hauptdienste von Google Workspace umfassend behandelt. Teilnehmende lernen, wie sie Einstellungen für diese Dienste aktivieren, deaktivieren und konfigurieren können, darunter Gmail, Google Kalender, Google Drive, Google Meet, Google Chat und Google Docs. Anschließend erfahren sie, wie sie Gemini bereitstellen und verwalten können, um Nutzende zu unterstützen. Schließlich werden Anwendungsfälle für AppSheet und Apps Script untersucht, in denen Aufgaben automatisiert und die Funktionen von Google Workspace-Anwendungen erweitert werden.
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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Nutzende und Ressourcen in Google Workspace verwalten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Organisationseinheiten so konfigurieren, dass sie den Anforderungen ihres Unternehmens entsprechen. Außerdem erfahren sie, wie sie verschiedene Arten von Google-Gruppen verwalten. Darüber hinaus wird die Verwaltung von Domaineinstellungen in Google Workspace behandelt. Schließlich wird gezeigt, wie Ressourcen in einer Google Workspace-Umgebung optimiert und strukturiert werden.
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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 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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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 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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Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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 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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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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