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Hong Ee Keng

Mitglied seit 2024

Diamond League

21188 Punkte
Vertex AI Search for Commerce Earned Sep 15, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Sep 15, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit Earned Sep 15, 2025 EDT
Workspace: Add-ons Earned Sep 14, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Earned Sep 14, 2025 EDT
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen Earned Sep 13, 2025 EDT
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten Earned Sep 13, 2025 EDT
Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren Earned Sep 13, 2025 EDT
Sichere Softwarebereitstellung Earned Sep 13, 2025 EDT
Google Cloud Compute: Grundlagen Earned Sep 11, 2025 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln Earned Sep 11, 2025 EDT
Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren Earned Sep 4, 2025 EDT
Lakehouse-Daten schützen Earned Sep 1, 2025 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform Earned Aug 27, 2025 EDT
Sprachlösungen mit vortrainierten APIs implementieren Earned Aug 26, 2025 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Mai 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Mai 15, 2024 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren Earned Mai 13, 2024 EDT
Generative KI kennenlernen – Agent Platform Earned Mai 12, 2024 EDT
Kubernetes in Google Cloud verwalten Earned Mai 12, 2024 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API Earned Mai 12, 2024 EDT
Sprache und Text mit Google APIs analysieren Earned Mai 11, 2024 EDT
LookML-Objekte in Looker erstellen Earned Mai 11, 2024 EDT
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren Earned Mai 9, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Mai 7, 2024 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing Earned Mai 7, 2024 EDT
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud Earned Mai 5, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Earned Mai 5, 2024 EDT
Referenz – Infrastruktur Earned Mai 2, 2024 EDT
Anwendungen mit Gemini in Google Cloud einbinden Earned Apr 27, 2024 EDT

This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

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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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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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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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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 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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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.

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Mit dem Skill-Logo Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: mit Gemini in BigQuery SQL generieren und debuggen, Sentimentanalysen durchführen, Text zusammenfassen und Keywords ermitteln, Einbettungen generieren, eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) erstellen und eine multimodale Vektorsuche implementieren.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Sichere Softwarebereitstellung weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in der proaktiven Einbindung von Sicherheitsfunktionen in den Softwareentwicklungs-Lebenszyklus mit DevSecOps-Prinzipien nach. Sie lernen, wie Sie die Google Kubernetes Engine (GKE) und Cloud Run für die sichere Bereitstellung von Container-Images nutzen, automatisiertes Scannen auf Sicherheitslücken implementieren, um Risiken proaktiv zu erkennen, und die Anwendungsentwicklung mit Artifact Registry optimieren, ohne die Sicherheit zu vernachlässigen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Cloud Build für robuste Entwicklungsprozesse einbinden und Richtlinien für die Zugriffskontrolle implementieren, um Ihre Umgebung bis ins kleinste Detail im Blick zu behalten.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.

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Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.

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Schließen Sie den Skill-Badge-Kurs Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.

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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Lakehouse-Daten schützen weisen Sie Grundkenntnisse im Umgang mit IAM, BigQuery, Lakehouse und Data Catalog in Knowledge Catalog nach, um Lakehouse-Tabellen zu erstellen und zu schützen.

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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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Verdienen Sie das Skill Badge, indem Sie den Kurs Sprachlösungen mit vortrainierten APIs implementieren absolvieren, in dem Sie lernen, wie Sie sprachbezogene API-Tools verwenden, um Sprache zu synthetisieren und zu transkribieren.

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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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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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Sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Darin erfahren Sie, wie Sie die Cloud Vision API für verschiedene Aufgaben nutzen können, zum Beispiel zum Extrahieren von Text aus Bildern.

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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, für den Abschluss der Aufgabenreihe Sentimentanalyse mit der Natural Language API, in der Sie lernen, wie die API die Stimmung eines Textes bestimmt.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Sprache und Text mit Google APIs analysieren abschließen, in der Sie lernen, wie Sie die Natural Language API und die Speech API in praxisnahen Umgebungen einsetzen.

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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs LookML-Objekte in Looker erstellen weisen Sie Kenntnisse über Folgendes nach: neue Dimensionen und Messwerte, Ansichten und abgeleitete Tabellen erstellen, Messwertfilter und Typen basierend auf Anforderungen festlegen, Dimensionen und Messwerte aktualisieren, Explores erstellen und verfeinern, Ansichten mit vorhandenen Explores verknüpfen und entscheiden, welche LookML- Objekte aufgrund von Geschäftsanforderungen erstellt werden sollen.

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Mit dem Skill-Logo für den Kurs Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren erwerben Sie Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow und Vertex AI zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: IAM-Berechtigungen erteilen und widerrufen, Monitoring- und Logging-Agents installieren, eine ereignisgesteuerte Cloud Run-Funktion erstellen, bereitstellen und testen.

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This course, Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud. The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google C…

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Wenn Sie als Einsteiger im Bereich Cloudentwicklung nach praktischen Übungen suchen, die über reine Google Cloud-Grundlagen hinausgehen, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Sie sammeln praktische Erfahrungen in Labs rund um Cloud Storage und andere wichtige Anwendungsdienste wie Cloud Monitoring und Cloud Functions. Dabei bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um sie bei unterschiedlichen Google Cloud-Initiativen einsetzen zu können.

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In diesem kurzen Kurs zur Verknüpfung von Anwendungen mit Gemini in Google Cloud lernen Sie die Gemini API und die zugehörigen generativen KI-Modelle kennen. Sie erfahren, wie Sie vom Code aus auf Gemini-Modelle zugreifen. Dabei können Sie die Funktionen der Modelle mithilfe von Text-, Bild- und Videoprompts über eine Anwendung testen.

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