Long Lin
Mitglied seit 2025
Diamond League
16710 Punkte
Supervised Fine-tuning for Gemini
Earned Dez 6, 2025 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Nov 27, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Nov 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Google Chat
Earned Nov 26, 2025 EST
Design Foundations for Streaming with Google Cloud
Earned Nov 26, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Nov 26, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Nov 26, 2025 EST
AppSheet Team Hierarchy
Earned Nov 26, 2025 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Nov 25, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Nov 25, 2025 EST
MySQL to Cloud Spanner
Earned Nov 25, 2025 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Nov 25, 2025 EST
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud
Earned Nov 22, 2025 EST
Konversations-Agenten mit zustandsorientierten Abläufen erstellen
Earned Nov 22, 2025 EST
KI-Agenten mit generativen Playbooks erstellen
Earned Nov 15, 2025 EST
Agent Assist und seine auf generativer KI basierenden Funktionen
Earned Nov 15, 2025 EST
Grundlagen des Unterhaltungsdesigns
Earned Nov 14, 2025 EST
Gemini Enterprise for Customer Experience entwerfen
Earned Nov 14, 2025 EST
Dialogorientierte Insights
Earned Nov 14, 2025 EST
Konversationelle KI und ihr Einsatz-Framework
Earned Nov 14, 2025 EST
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren
Earned Nov 12, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs
Earned Nov 12, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs
Earned Nov 11, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer
Earned Nov 11, 2025 EST
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Earned Nov 10, 2025 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations
Earned Okt 31, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Okt 29, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Okt 28, 2025 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Okt 24, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Sep 29, 2025 EDT
With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
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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 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 this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace.
You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products.
We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat.
You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat.
Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
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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 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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A short course on defining and managing teams and organizations in Google AppSheet.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.
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Migration from MySQL to Cloud Spanner using Dataflow that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
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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 Anfängerkurs erhalten Sie Informationen über den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud. Außerdem werden Ihnen die verfügbaren Tools zum Auswerten, Analysieren und Visualisieren von Daten sowie zur Freigabe Ihrer gewonnenen Erkenntnisse an Stakeholder vorgestellt. Anhand einer Fallstudie sowie von praxisorientierten Labs, Vorlesungen und Quizzen/Demos zeigt der Kurs, wie Rohdaten bereinigt und daraus wirkungsvolle Visualisierungen und Dashboards erstellt werden. Ganz gleich, ob Sie bereits mit Daten arbeiten und erfahren möchten, wie Sie in Google Cloud erfolgreich sein können, oder ob Sie sich beruflich weiterbilden möchten – dieser Kurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Fast jeder, der bei seiner Arbeit Datenanalysen ausführt oder verwendet, kann von diesem Kurs profitieren.
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Abläufe in Conversational Agents kennenlernen und lernen, wie Sie mit Sprachmodellen deterministische Chat- und Sprachfunktionen erstellen. Wichtige Konzepte wie Treiber, Intents und Entitäten erkunden und lernen, wie Sie diese nutzen können, um Konversations-Agenten zu erstellen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe generativer Playbooks dialogorientierte Anwendungen für Conversational Agents erstellen. Zuerst erhalten Sie eine Einführung in Playbooks und lernen, wie Sie Ihr erstes Playbook erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie wichtig Tests sind, und erhalten Erläuterungen zu wichtigen Themen der Produktion wie beispielsweise Kontingentlimits und Integration. Zum Schluss wird eine Fallstudie vorgestellt, die zeigt, wie Playbooks für die generative Steuerung genutzt werden.
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Nutzen Sie das Potenzial von generativer KI, um intelligente, automatisierte KI-Agenten zu erstellen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, einen Datenspeicher-Agenten zu entwickeln, der komplexe Fragen sofort beantworten kann, indem er automatisch Informationen von Ihren Websites, Dokumenten oder strukturierten Daten extrahiert und zusammenfasst. Statische FAQs gehören der Vergangenheit an – Ihr neuer KI-Agent liefert dynamische, präzise Antworten und sogar die URLs der Originalquellen. Die Einrichtung ist einfach und schnell.
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In diesem Kurs werden die Grundsätze des Unterhaltungsdesigns behandelt, die für ansprechende und effektive Chatbot-Erlebnisse genutzt werden und menschenähnliche Interaktionen ermöglichen.
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In diesem Kurs erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um eine leistungsstarke Gemini Enterprise for Customer Experience-Lösung (GECX) zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten. Sie werden Ihre Vorstellung davon, was möglich ist, neu definieren und eine Architektur entwickeln, die die Kundenzufriedenheit steigert. In diesem Kurs lernen Sie die Architektur der GECX kennen. Sie werden sich mit den wichtigsten Überlegungen für die Entwicklung und Implementierung von Lösungen mit konversationeller KI befassen, einschließlich wichtiger Architekturkomponenten und Integrationen. Außerdem erhalten Sie einen Einblick in die Integration mit der Gemini Enterprise Agent Platform sowie in die wichtigsten Funktionen von GECX.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Conversational Insights verborgene Informationen aus Ihren Contact Center-Daten aufdecken können, um die betriebliche Effizienz zu steigern und datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
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Erweitern Sie Ihr Verständnis von Kundenservice mit diesem Kurs über Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) und seine leistungsstarken Funktionen mit generativer KI. Zuerst befassen wir uns mit der Vergangenheit und Entwicklung von Contact Centern und erläutern, wie generative KI sie voranbringt. Anschließend erhalten Sie einen tiefen Einblick in die wichtigsten Bausteine der GECX-Lösung und erfahren, wie jede Komponente dazu beiträgt, den Kundenservice zu verbessern. Zum Schluss wird das Anwendungsszenario für GECX vorgestellt, zusammen mit praktischen Anwendungsfällen und den verschiedenen Nutzeridentitäten, die von dieser innovativen Lösung profitieren.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren abschließen. Darin lernen Sie die Plattform zur Zusammenarbeit von Google kennen und erfahren, wie Sie Gmail, Kalender, Meet, Drive, Sheets und AppSheet verwenden.
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Willkommen beim Kurs „Cloud TPUs“. Wir sehen uns die Vor- und Nachteile von TPUs in verschiedenen Szenarien an und vergleichen unterschiedliche TPU-Beschleuniger, um Ihnen bei der Auswahl des richtigen Produkts zu helfen. Sie lernen Strategien zur Maximierung der Leistung und Effizienz Ihrer KI-Modelle sowie die Bedeutung der GPU/TPU-Interoperabilität für flexible Machine-Learning-Workflows kennen. Mithilfe ansprechender Inhalte und praktischer Demos zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie TPUs effektiv einsetzen können.
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Möchten Sie mehr über die leistungsstarke Hardware hinter KI erfahren? Dieses Modul erklärt die Funktionsweise von leistungsoptimierten KI-Computern und zeigt Ihnen, warum sie so wichtig sind. Wir gehen dabei darauf ein, wie CPUs, GPUs und TPUs die Ausführung von KI-Aufgaben extrem beschleunigen, was die einzelnen Komponenten auszeichnet und wie deren Potenzial durch KI-Software optimal genutzt werden kann. Am Ende dieses Moduls wissen Sie genau, wie Sie die richtige GPU für Ihre KI-Projekte auswählen, und können so die optimale Lösung für Ihre KI-Workloads finden.
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Sind Sie bereit, mit AI Hypercomputer loszulegen? Dieser Grundlagenkurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Er vermittelt Ihnen, was AI Hypercomputer ist und wie damit KI bei KI-Arbeitslasten unterstützt wird. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines Hypercomputers kennen, wie GPUs, TPUs und CPUs, und erfahren, wie Sie den richtigen Ansatz hinsichtlich der Bereitstellung Ihren Anforderungen entsprechend auswählen.
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In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.
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In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes.
This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
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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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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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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.
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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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