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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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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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
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Hier erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten in Google Cloud schützen und verwalten. Dieser Kurs bietet eine praktische Roadmap, um den Agentenspeicher zu sichern, strenge Zugriffskontrollen mit IAM und VPC Service Controls durchzusetzen und Konversations-Guardrails in Echtzeit bereitzustellen, um sichere und konforme Unternehmensbereitstellungen zu gewährleisten.
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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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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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Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Okt 7, 2026 EDT
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern
Earned Aug 12, 2026 EDT
Google Cloud Agent Governance and Security
Earned Aug 12, 2026 EDT
Sichere KI-Agenten für Unternehmen
Earned Aug 11, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Aug 9, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Feb 20, 2026 EST