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Fiizyk MJ

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Diamond League

127385 Punkte
Plan Your Cloud Next Generation Firewall Needs Earned Sep 22, 2026 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Sep 16, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud Earned Sep 16, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud Earned Sep 16, 2026 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Sep 16, 2026 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen Earned Sep 16, 2026 EDT
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability Earned Sep 9, 2026 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Sep 9, 2026 EDT
Umgebungen mit Google Cloud Managed Service for Prometheus überwachen Earned Sep 8, 2026 EDT
Fehler beheben mit dem KI-Tool „Cloud Assist Investigations“ Earned Sep 8, 2026 EDT
Observability in Google Cloud Earned Sep 7, 2026 EDT
Gemini in Google Workspace Studio Earned Sep 7, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle Earned Sep 3, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen Earned Sep 3, 2026 EDT
Gemini in Google Vids Earned Sep 3, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten Earned Sep 3, 2026 EDT
Einführung in Agents Earned Sep 3, 2026 EDT
Einführung in die Gemini App Earned Sep 3, 2026 EDT
KI-Modelle mit Cloud Run bereitstellen und skalieren Earned Sep 3, 2026 EDT
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit Earned Aug 28, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen Earned Aug 28, 2026 EDT
Zukunftsfähige Strategie: KI-Agenten entdecken, entwerfen und Prototypen erstellen Earned Aug 28, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren Earned Aug 27, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google Earned Aug 26, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten Earned Aug 26, 2026 EDT
Liftoff mit Google Antigravity: Videospiel mit KI entwickeln Earned Aug 26, 2026 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned Aug 19, 2026 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Jul 10, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Jul 10, 2026 EDT
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations Earned Jul 10, 2026 EDT
Google Threat Intelligence Earned Jul 10, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations (SIEM) Earned Jul 10, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep Earned Jul 9, 2026 EDT
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks Earned Jul 9, 2026 EDT
Fehlerbehebung für Google Workspace Earned Jul 9, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jul 9, 2026 EDT
Lernplan zur Vorbereitung auf die ACE-Zertifizierungsprüfung erstellen Earned Jun 24, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Jun 3, 2026 EDT
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Dez 19, 2025 EST
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI Earned Dez 19, 2025 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned Dez 18, 2025 EST
Google Security Operations - SOAR Analyst Earned Dez 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Google Security Operations - SOAR Developer Earned Dez 16, 2025 EST
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Dez 16, 2025 EST
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Data Analyst Earned Dez 16, 2025 EST
AI Boost Bites: Eigenes Retro-Arcade-Spiel erstellen Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Werden Sie zum „Vibe-DJ“ Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Ultimativen College-Scouting-Bericht erstellen Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Bildmaterial für Kampagnen mit einem Klick Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Von der Skizze zur funktionalen App Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Ihr persönlicher Feedback-Agent Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Präsentationsskripte mit Gemini Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Dez 11, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Erstellung von E‑Mail-Inhalten Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Dokumente in Sekundenschnelle erstellen Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Mit KI im Posteingang für Ordnung sorgen Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Zusammenfassungen von Folien mit Gemini Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Aufgaben mit Gemini und Apps Script automatisieren Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Schwachstellen in Ihrer Strategie aufdecken Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Personalisierung mit benutzerdefinierten Prompts Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Prompts wie ein Profi erstellen – mit Google Workspace Earned Dez 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Inhalte mit Gemini erstellen – ganz einfach Earned Dez 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Jun 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini-Hack – von Bildern zu Tabellen Earned Jun 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Jun 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: No-Code-Tabellen und ‑Skripte Earned Jun 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Zusammenfassungen mit Gemini Gems Earned Jun 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Kurzfassung mit Gemini in Google Docs und Drive Earned Jun 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Exec Voices mit KI unterstützen Earned Jun 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Jun 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Ihr ultimativer Marketing-Assistent Earned Jun 16, 2025 EDT
Security Command Center Fundamentals Earned Jun 16, 2025 EDT
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen Earned Jun 12, 2025 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Apr 14, 2025 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Apr 14, 2025 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Apr 14, 2025 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Apr 14, 2025 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Apr 14, 2025 EDT
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen Earned Mär 11, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Jan 7, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit Earned Jan 7, 2025 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Earned Jan 3, 2025 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom) Earned Dez 4, 2024 EST
Introduction to Security in the World of AI Earned Dez 3, 2024 EST
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX Earned Nov 15, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Okt 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Network Engineers Earned Okt 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für DevOps Engineers Earned Okt 31, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PCSE Exam Prep Earned Sep 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Sicherheitsexperten Earned Sep 26, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PCA Exam Prep Earned Sep 21, 2024 EDT
Google Security Operations - Deep Dive Earned Sep 20, 2024 EDT
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned Sep 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Cloud Architects Earned Sep 19, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Sep 19, 2024 EDT
Gemini in Google Drive Earned Sep 17, 2024 EDT
Gemini in Google Präsentationen Earned Sep 17, 2024 EDT
Gemini in Google Meet Earned Sep 17, 2024 EDT
Gemini in Google Sheets Earned Sep 17, 2024 EDT
Gemini in Google Docs Earned Sep 17, 2024 EDT
Gemini in Gmail Earned Sep 17, 2024 EDT
Google Workspace mit Gemini: Grundlagen für KI-Workflows Earned Sep 17, 2024 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz Earned Sep 16, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Sep 16, 2024 EDT
Vektorsuche und Einbettungen Earned Sep 12, 2024 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Sep 11, 2024 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Sep 11, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Sep 11, 2024 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Sep 11, 2024 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Sep 11, 2024 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Sep 11, 2024 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Sep 11, 2024 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Sep 11, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned Sep 11, 2024 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen Earned Sep 8, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned Sep 8, 2024 EDT
Change Management for Google Workspace Earned Sep 5, 2024 EDT
Data Governance bei der Google Workspace-Nutzung Earned Sep 3, 2024 EDT
Sicherheit in Google Workspace Earned Sep 2, 2024 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform Earned Aug 21, 2024 EDT
Google Workspace-Hauptdienste Earned Aug 20, 2024 EDT
Nutzer- und Ressourcenverwaltung in Google Workspace Earned Aug 20, 2024 EDT
DEPRECATED Planning for a Google Workspace Deployment Earned Mär 28, 2024 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey Earned Mär 28, 2024 EDT
API Design and Fundamentals with the Apigee API Platform Earned Feb 6, 2024 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Feb 5, 2024 EST
Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned Feb 1, 2024 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Feb 1, 2024 EST
Getting Started With Application Development Earned Jan 31, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Jan 29, 2024 EST
Google Cloud Architecture: Design Principles Earned Jan 28, 2024 EST
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Jan 28, 2024 EST
Vertrauen und Sicherheit mit Google Cloud Earned Jan 25, 2024 EST
Mit Google Cloud Operations skalieren Earned Jan 25, 2024 EST
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren Earned Jan 25, 2024 EST
Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud Earned Jan 24, 2024 EST
Datentransformation mit Google Cloud Earned Jan 24, 2024 EST
Google Cloud-Kosten optimieren Earned Jan 24, 2024 EST
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Jan 23, 2024 EST
Digitale Transformation mit Google Cloud Earned Jan 22, 2024 EST
Developing a Google SRE Culture Earned Jan 22, 2024 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Jan 22, 2024 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned Jan 18, 2024 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Okt 20, 2023 EDT
Grundlagen der Datenanalyse mit Google Cloud Earned Okt 11, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Aug 31, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Aug 30, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Aug 28, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Aug 28, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Aug 28, 2023 EDT

Identify critical assets and their compliance requirements.

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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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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.

Weitere Informationen

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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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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Mit dem Skill-Logo Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Überwachen virtueller Maschinen in der Compute Engine, Einsetzen von Cloud Monitoring für Verwaltung mehrerer Projekte, Erweitern von Monitoring- und Logging-Funktionen zur Nutzung in Cloud Functions, Erstellen und Senden von benutzerdefinierten Anwendungsmesswerten und Konfigurieren von Cloud Monitoring-Benachrichtigungen auf der Grundlage benutzerdefinierter Messwerte.

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Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Umgebungen mit Google Cloud Managed Service for Prometheus überwachen abschließen. In diesem Kurs lernen Sie das Kubernetes Monitoring mit Google Cloud Managed Service for Prometheus kennen.

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Gemini Cloud Assist Investigations sind ein KI-gestütztes Tool zur iterativen Fehlerbehebung in Google Cloud-Umgebungen. Es soll Nutzern helfen, häufige Probleme zu beheben und die Ursache von Problemen zu finden, die bei der Verwendung von Google Cloud-Diensten auftreten können. In diesem Kurs lernen DevOps-, SRE- und Plattform-Entwickler, wie sie Gemini Cloud Assist Investigations effektiv einsetzen, um die Fehlerbehebung bei Google Cloud-Diensten zu optimieren. Der Kurs vermittelt Grundlagenwissen zu Gemini Cloud Assist Investigations, um die Zeit für die Fehlerbehebung zu verkürzen und die allgemeine betriebliche Effizienz für Google Cloud-Nutzer zu verbessern.

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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 Kurs lernen Google Workspace-Nutzer, wie sie anwendungsübergreifende Aufgaben effizient automatisieren können, um die Produktivität zu steigern und tägliche Abläufe zu optimieren. Die Teilnehmer erwerben praktische Fähigkeiten im Entwerfen und Konfigurieren von Automatisierungen sowie im Anpassen von Schritten in Google Workspace Studio.

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Erfahren Sie, wie KI-Agenten den Geschäftserfolg steigern können. Anschließend erfahren Sie, wie Gemini Enterprise Sie in die Lage versetzt, die richtigen KI-Agenten zu erstellen und zu orchestrieren – von No-Code- bis hin zu High-Code-Lösungen.

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Erstellen Sie Ihre erste Gemini Enterprise-Anwendung! Verknüpfen Sie verschiedene Datenquellen mit Ihrer Anwendung. Wenden Sie erweiterte Funktionen wie Deep Research-Agenten, Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten und NotebookLM für fokussierte Analysen souverän an.

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In diesem Kurs wird Google Vids vorgestellt, ein KI-basiertes Tool in Google Workspace, mit dem Sie aus Rohdokumenten professionelle, ansprechende Videos erstellen können – ganz ohne Vorkenntnisse in der Videobearbeitung. Du erfährst, wie du mit Vorlagen und automatisierten Tools schnell Entwürfe erstellst und deine Inhalte mit transkriptbasierter Bearbeitung, dynamischen visuellen Verbesserungen und benutzerdefinierter Musik anpasst. Abschließend erfahren Sie, wie Sie KI-Avatare und Voiceovers einbinden, um Ihre Präsentationen für verschiedene geschäftliche Anwendungsfälle nahtlos zu kommentieren.

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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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Sie erhalten einen konzeptionellen Überblick über KI-Agenten. Wir zeigen Ihnen, wie KI-Agenten autonomes Handeln und logisches Denken nutzen, um komplexe Probleme zu lösen.

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In dieser Schulung erfahren Google Workspace-Nutzerinnen und ‑Nutzer, wie sie die Gemini App nahtlos einbinden und sicher auf ihre Daten zugreifen können, um ihre Produktivität zu steigern. Die Teilnehmer lernen, wie sie die Funktionen von Gemini nutzen können, um ihre Kreativität zu steigern und komplexe geschäftliche Herausforderungen schneller zu lösen.

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KI-Inferenz ist ein Prozess, bei dem mithilfe eines trainierten ML-Modells erlernte Muster genutzt werden, um Vorhersagen zu neuen, unbekannten Daten zu treffen. Dieser Kurs richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists und ML-Entwicklungsteams, die daran interessiert sind, Dienste für KI-Inferenzen schnell auf Cloud Run bereitzustellen. Er ist hilfreich für Nutzende, die mit cloudbasierten serverlosen Lösungen zur Anwendungsbereitstellung vertraut sind, aber unter Umständen keine Erfahrung mit der Ausführung von KI-Inferenzen durch Verwendung serverloser Google Cloud-Produkte haben. Der Kurs bietet Beispiele, bei denen ein Modell für KI-Inferenzen mit GPUs zum Einsatz kommt und generative KI-Anwendungen in Datenspeicherdienste eingebunden werden.

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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions. As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.

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Sie haben KI-Agenten mit erweiterten Konfigurationen entwickelt – machen Sie sie jetzt bereit für den realen Einsatz. Sie können Agenten mit Tools ausstatten, die eine Suche im Web, das Ausführen von Code, das Abfragen von Datenbanken und benutzerdefinierte Aktionen ermöglichen.

Weitere Informationen

Mit dem Kurs „Zukunftsfähige Strategie: KI-Agenten entdecken, entwerfen und Prototypen erstellen“ werfen Sie einen Blick voraus. Sie lernen, wie Sie das Framework von Google für die Transformation mit agentischer KI nutzen und einen Fortschritt von reinen Chatbots hin zu autonomen Teammitgliedern erzielen. Anhand eines Anwendungsfalls aus dem Einzelhandel lernen Sie, den Geschäftswert zu quantifizieren, KI-Projekte zu priorisieren, kritische Nutzerpfade zu ermitteln und funktionale Prototypen mit No-Code-Tools wie Google AI Studio und Gemini Enterprise zu erstellen. Dieser Kurs bietet eine solide Roadmap, die für die Geschäftsführung sowie technische Führungskräfte notwendig ist, um ihr Unternehmen in das Zeitalter der agentischen KI zu leiten.

Weitere Informationen

Sie haben Ihren ersten KI-Agenten erstellt – jetzt ist es an der Zeit, ihn weiterzuentwickeln. In diesem weiterführenden Kurs lernen Sie, wie Sie einen einfachen KI-Agenten in einen ausgereiften, präzisen Assistenten umwandeln – durch die Anwendung fortgeschrittener Anweisungen, eine passende Modellauswahl, Planungsfunktionen und Muster für strukturierte Ausgabe. In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.

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Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.

Weitere Informationen

Sie haben grundlegende LLM-Agenten erstellt, die auf Anfragen reagieren – jetzt machen wir sie zustandsorientiert. Mit dem Sitzungsstatus können Sie KI-Agenten erstellen, die im Kontext bleiben, Nutzerpräferenzen speichern und personalisierte Interaktionen ermöglichen. So werden aus zustandslosen Agenten, die einfach nur Antworten liefern, intelligente Assistenten. Beachten Sie auch die anderen Inhalte des Programms Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR). In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.

Weitere Informationen

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Google Antigravity Software in rasantem Tempo entwickeln, indem Sie KI-Agenten orchestrieren. In diesem praxisorientierten Kurs erfahren Sie, wie Sie Antigravity installieren und verwenden. Als Nächstes aktivieren Sie mit Firebase Dienste für die Apps, die Sie mit Antigravity entwickeln. Zum Schluss entwickeln Sie das Videospiel „Voyager“, indem Sie KI-Agenten in Antigravity anweisen, parallel zu arbeiten.

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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.

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In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

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Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors. 

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Google Threat Intelligence provides unmatched visibility into threats by delivering detailed and timely threat intelligence to security teams around the world. This course covers the various capabilities of Google Threat Intelligence and common ways that organizations use this product to proactively mitigate threats.

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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Security Operations Engineer 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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In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.

Weitere Informationen

Dieser Kurs soll Google Workspace-Admins auf die Behebung häufiger Probleme in Google Workspace vorbereiten. Teilnehmende lernen, wie sie Probleme in Gmail, Google Kalender und Google Drive diagnostizieren und beheben und wie sie die Admin-Konsole bedienen. Außerdem lernen sie, wie sie Audit-Logs analysieren, um Sicherheitsprobleme zu beheben, und wie sie Informationen erfassen und verfügbare Ressourcen nutzen, um technische Probleme zu beheben und zu melden.

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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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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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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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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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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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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.

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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.

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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs definieren Sie den Bereich der Cloud-Datenanalyse und beschreiben die Rollen und Verantwortlichkeiten von Cloud Data Analysts in Bezug auf Datenakquisition, ‑speicherung, ‑verarbeitung und ‑visualisierung. Sie lernen die Architektur cloudbasierter Tools von Google wie BigQuery und Cloud Storage kennen und erfahren, wie sie Daten effektiv strukturieren, präsentieren und Berichte erstellen.

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Dies ist der fünfte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs werden Sie die Grundlagen und Fähigkeiten aus den Kursen 1 bis 4 in einem praktischen Abschlussprojekt kombinieren und anwenden, das sich auf den gesamten Datenlebenszyklus konzentriert. Sie üben die Verwendung cloudbasierter Tools zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten und lernen, wie Sie Datenstatistiken effektiv kommunizieren. Am Ende des Kurses schließen Sie ein Projekt ab, das Ihre Fähigkeit demonstriert, Daten aus verschiedenen Quellen effektiv zu strukturieren, Lösungen für unterschiedliche Stakeholder zu präsentieren und Datenerkenntnisse mithilfe cloudbasierter Software zu visualisieren. Außerdem aktualisieren Sie Ihren Lebenslauf und üben Vorstellungsgesprächstechniken, um sich auf Bewerbungen und Vorstellungsgespräche vorzubereiten.

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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 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 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.

Weitere Informationen

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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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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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 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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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 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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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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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 werden die Grundlagen des Prompt Engineering für eine effektive KI-Kommunikation behandelt. Sie lernen ein einfaches Framework (Rolle, Aufgabe, Kontext, Format) kennen, mit dem Sie klare Prompts erstellen können, um mit Gemini in Google Workspace bessere und schnellere Ergebnisse zu erzielen. Hier erfahren Sie, wie Sie natürliche Sprache verwenden, konkrete Angaben machen und Prompts optimieren, um die KI-Unterstützung optimal zu nutzen.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie die fortschrittlichen KI-Funktionen von Gemini in Google Docs nutzen können, um Ideen zu sammeln, verschiedene Marketinginhalte zu entwerfen und mit Ihrem Team zusammenzuarbeiten.

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This video 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 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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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 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 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 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 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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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Gemini Gems erstellen können – fortschrittliche KI-Funktionen, mit denen sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Produktivität steigern lassen.

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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.

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In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für Aufgaben basierend auf generativer KI in BigQuery verwenden. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls zum Customer-Relationship-Management lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Zur besseren Nachvollziehbarkeit bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Programmieren von Lösungen mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.

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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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„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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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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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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In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.

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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 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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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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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.

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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.

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

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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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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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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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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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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Drive Dateien verwalten und abrufen können. Sie erfahren, wie Sie Assets in natürlicher Sprache finden, bestimmte Fakten über KI-Übersichten extrahieren, ohne Dateien zu öffnen, mehrere Medienformate sofort zusammenfassen und Dateisammlungen als Projekte für wiederholbare Recherchen speichern können.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Präsentationen Konzepte in visuell ansprechende Präsentationen umwandeln können. Sie lernen, wie Sie aus einem einzelnen Prompt oder einem vorhandenen Quelldokument strukturierte Präsentationen erstellen, Folienlayouts mit automatischer Designoptimierung verfeinern, benutzerdefinierte Vektorgrafiken und Fotos erstellen und dynamisch Folientexte zusammen mit präzisen Vortragsnotizen entwerfen.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Meet die Zusammenarbeit per Video verbessern können. Sie erfahren, wie Sie Notizen automatisch erstellen lassen, Text und Sprache in Echtzeit übersetzen, verpasste Diskussionen privat nachlesen und die Audio- und Videoqualität sofort optimieren können.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Sheets die Datenorganisation automatisieren und komplexe Zahlen verarbeiten können. Sie lernen, wie Sie Tabellen aus Rohdaten erstellen, Daten mithilfe von natürlicher Sprache automatisch einfügen, Tabellenformeln bei Bedarf generieren und schnell allgemeine Informationen oder Visualisierungen extrahieren können, ohne fortgeschrittene Tabellenkenntnisse zu haben.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Docs Ihre Schreibprozesse und die Erstellung von Inhalten optimieren können. Sie lernen, wie Sie Dokumente von Grund auf erstellen, mit interaktiven Tools den Schreibstil und die Klarheit verbessern, komplexe Dateien zusammenfassen und lange Texte nahtlos in strukturierte Assets für andere Google Workspace-Anwendungen umwandeln.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail Ihre E‑Mail-Verwaltung optimieren können. Sie lernen, lange E‑Mail-Konversationen zusammenzufassen, Informationen in natürlicher Sprache abzurufen, professionelle Antworten zu entwerfen und Kommunikationsstrategien direkt in Ihrem Posteingang zu organisieren.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Workspace einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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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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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 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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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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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 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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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 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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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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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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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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This course is for deployment personnel of Google Cloud and its partner organizations who are tasked with managing cultural change and skill gaps of customers adopting Google Workspace, engaging sponsors and enlisting the support of customer stakeholders, communicating the anticipated changes to the customer and their users. It will guide you through the Workspace change management methodology and all phases of the customer journey.

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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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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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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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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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This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.

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In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API lifecycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the lifecycle. You learn how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as API products to be used by app developers. Through a combination of lessons, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the first course of the Developing APIs with the Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Security with the Apigee API Platform course.

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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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In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer 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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In this course, you’ll learn how to apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, production-grade cloud environments. You’ll analyze real-world challenges across six distinct industries to balance competing priorities like low-latency performance, ironclad security, and carbon efficiency. By the end, you'll possess a practical architectural playbook and the critical thinking skills needed to lead reviews and optimize cloud workloads in the field.

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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Wenn Unternehmen ihre Daten und Anwendungen in die Cloud verlagern, müssen sie sich mit einer sich schnell entwickelnden Landschaft von Sicherheitsherausforderungen auseinandersetzen. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Cloud-Sicherheit, der Wert der von Grund auf sicheren Infrastruktur von Google Cloud und die mehrschichtige Sicherheitsstrategie erläutert. Außerdem wird gezeigt, wie KI-gestützte Abläufe und Compliance-Tools Unternehmen dabei helfen, strenge globale regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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Unternehmen jeder Größe nutzen die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Cloud, um ihre Abläufe zu transformieren. Die effektive Verwaltung und Skalierung von Cloud-Ressourcen kann jedoch eine komplexe Aufgabe sein. In diesem Kurs werden die grundlegenden Konzepte moderner Betriebsabläufe, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit in der Cloud erläutert und es wird gezeigt, wie Google Cloud diese Bemühungen unterstützen kann. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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Viele traditionelle Unternehmen verwenden ältere Systeme und Apps, die nicht mit den modernen Kundenerwartungen Schritt halten können. Führungskräfte müssen sich oft entscheiden, ob sie ihre veralteten IT-Systeme weiter betreiben oder in neue Produkte und Dienste investieren. In diesem Kurs werden diese Herausforderungen untersucht und Lösungen für ihre Bewältigung mithilfe von Cloud-Technologie angeboten. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind wichtige Entwicklungen in der Informationstechnologie, die schnell eine Vielzahl von Branchen verändern. In „Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud“ wird erläutert, wie Unternehmen mit KI und ML ihre Geschäftsprozesse transformieren können. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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Cloud-Technologie ist ein leistungsstarkes Asset. In Kombination mit Daten wird sie zum Katalysator für Innovation und einen besseren Kundenservice. Im Kurs „Datentransformation mit Google Cloud“ erfahren Sie, wie Unternehmen die Cloud nutzen können, um ihre Daten zugänglicher, verwertbarer und wertvoller zu machen. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, in ihrer Rolle zu wachsen und die Zukunft ihres Unternehmens zu gestalten.

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Dies ist der zweite Kurs einer zweiteiligen Reihe über Google Cloud Billing und die Grundlagen der Kostenverwaltung. Dieser Kurs ist ideal für Personen im Finanz- und/oder IT-Bereich, die für die Optimierung der Cloud-Infrastruktur ihrer Organisation zuständig sind. Hier lernen Sie Möglichkeiten kennen, Ihre Google Cloud-Kosten zu kontrollieren und zu optimieren. Dazu zählen das Einrichten von Budgets und Benachrichtigungen, das Verwalten von Kontingentlimits und die Berücksichtigung von Rabatten für die zugesicherte Nutzung. In den praxisorientierten Labs üben Sie die Verwendung verschiedener Tools, mit denen Sie nicht nur die Google Cloud-Kosten kontrollieren und optimieren, sondern auch Einfluss auf Ihre Technologieteams nehmen können, damit Best Practices für die Kostenoptimierung auch von ihnen angewendet werden.

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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.

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Die digitale Transformation ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Eine solide Grundlage im Cloud Computing ist der erste Schritt, um sinnvolle Innovationen voranzutreiben. „Digitale Transformation mit Google Cloud“ stellt die wichtigsten Technologien und strategischen Frameworks vor, mit denen Abläufe in Unternehmen modernisiert werden können. In diesem Kurs werden grundlegende Cloud-Konzepte, die globale Netzwerkinfrastruktur und das Modell der gemeinsamen Verantwortung behandelt. So können Führungskräfte dem Weg in die Cloud zuversichtlich entgegenblicken. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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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 „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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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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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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Erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud Rohdaten in klare, datengestützte Entscheidungen umwandeln können. In praxisorientierten Labs und realen Szenarien lernen Sie in diesem Kurs für Einsteiger, wie Sie Daten in BigQuery abfragen, Trends in Looker untersuchen und interaktive Berichte in Data Studio erstellen, die Sie mit anderen teilen können.

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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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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 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 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 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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