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Mingfei Jiang

Mitglied seit 2019

KI‑Infrastruktur: Netzwerktechniken Earned Jan 10, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Speicheroptionen Earned Jan 7, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Bereitstellungsarten Earned Jan 3, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs Earned Jan 2, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs Earned Jan 1, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer Earned Dez 29, 2025 EST
Einführung in Gemini Enterprise Earned Dez 26, 2025 EST
Google Cloud-Agenten Earned Dez 26, 2025 EST
Gemini-Modellfunktionen verbessern Earned Jun 7, 2025 EDT
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Mai 31, 2025 EDT
Gemini für Anwendungsentwickler Earned Mai 31, 2025 EDT
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Mai 18, 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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In diesem Kurs erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Speicherlösungen von Google Cloud, die speziell auf KI- und Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC-Arbeitslasten) zugeschnitten sind. Sie erfahren, wie Sie für jede Phase des ML-Lebenszyklus den richtigen Speicher auswählen. Sie lernen, wie Sie die I/O-Leistung während des Trainings optimieren, riesige Datasets im Rahmen der Datenvorbereitung verwalten und Modellartefakte mit geringer Latenz bereitstellen. Anhand praktischer Beispiele und Demonstrationen erwerben Sie das nötige Fachwissen, um solide Speicherlösungen zu entwickeln, die Ihre KI-Innovationen beschleunigen.

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Dieser Kurs bietet einen umfassenden Leitfaden zum Bereitstellen, Verwalten und Optimieren von KI- und HPC-Arbeitslasten (Hochleistungs-Computing) auf Google Cloud. In einer Reihe von Lektionen und praktischen Demonstrationen lernen Sie verschiedene Bereitstellungsstrategien kennen – von hochgradig anpassbaren Umgebungen mit der Google Compute Engine (GCE) bis hin zu verwalteten Lösungen wie der Google Kubernetes Engine (GKE). Dabei lernen Sie, wie Sie Cluster erstellen und GKE für Inferenzprozesse bereitstellen.

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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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In diesem Kurs wird Gemini Enterprise vorgestellt, eine leistungsstarke Plattform, die KI-Agenten, Unternehmenssuche, NotebookLM und intelligenten Datenzugriff verbindet, damit Unternehmen ihre Herausforderungen lösen können. Anhand von Beispielen aus der Praxis und praktischen Übungen lernen Teilnehmer, 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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Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über die Agentenplattformen von Google Cloud, einschließlich Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Conversational Agents und Agent Development Kit. Die Teilnehmenden erfahren, welche einzigartigen Möglichkeiten die einzelnen Angebote bieten. Sie lernen, optimale Lösungen für spezifische Anwendungsfälle auseinanderzuhalten, und erwerben grundlegende Kenntnisse in der Erstellung von Such- und Chat-Anwendungen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Gemini-Modellfunktionen verbessern weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Nutzung erweiterter Funktionen von Gemini-Modellen, darunter Codegenerierung und ‑ausführung, Fundierung, kontrollierte Inhaltserstellung, und die Erstellung synthetischer Daten, um leistungsstärkere und komplexere KI-Anwendungen zu entwickeln.

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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, 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 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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