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Francy Helder Silva de Almeida

Mitglied seit 2025

Agents mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Mär 17, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) Earned Mär 11, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren Earned Mär 9, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Mär 5, 2026 EST
Grundlagen zu Agenten Earned Mär 4, 2026 EST
KI-Modelle mit Cloud Run bereitstellen und skalieren Earned Feb 27, 2026 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Feb 25, 2026 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Aug 29, 2025 EDT

Wie zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK). In diesem Kurs geht es um das Open-Source-Framework des ADKs. Sie werden von der einfachen Prompt-Entwicklung zu einem Code-First-Ansatz für strukturierte Softwareentwicklung geführt.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Formulierung von vorhandenen Forschungsproblemen im Bereich Language Models, Erstellung eines einfachen Tokenizers, Vorbereitung eines Datasets für das Training eines Transformer-Sprachmodells, Ausführung der Trainingsschleife eines kleinen Sprachmodells.

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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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In diesem Modul können Sie Ihr Verständnis von KI-Agenten in die Praxis umsetzen und mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google Ihren ersten KI-Agenten erstellen, konfigurieren und ausführen. In diesem praxisorientierten Kurs richten Sie zuerst eine vollständige ADK-Entwicklungsumgebung ein. Dann erstellen Sie KI-Agenten sowohl mit Python-Code als auch mit einer YAML-Konfiguration und führen diese über verschiedene Benutzeroberflächen aus. Außerdem lernen Sie die wichtigsten Parameter kennen, die das Verhalten von KI-Agenten definieren. Dazu wenden Sie das in Kurs 1 Gelernte auf funktionierenden Code an.

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KI‑Agenten stellen einen bedeutenden Wandel gegenüber traditionellen Large Language Models (LLMs) dar: Anstatt lediglich textbasierte Lösungen zu generieren, können sie diese Lösungen auch selbstständig ausführen. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen von KI‑Agenten und zeigt, wie sie sich von LLM-APIs unterscheiden und in der realen Welt einen Mehrwert bieten. Er basiert auf dem Whitepaper zu Agenten von Google und bietet eine theoretische Grundlage, die man kennen sollte, bevor man die ersten Zeilen Code für einen KI‑Agenten schreibt. Der Kurs ist somit ideal für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für all diejenigen, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen (Anstatt nur als Textgeneratoren) verstehen möchten. In unserem Community-Forum können Sie sich am Diskurs beteiligen.

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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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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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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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