Aime Serge UKOBIZABA
Mitglied seit 2025
Auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud entwickeln
Earned Apr 11, 2026 EDT
Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist optimieren
Earned Dez 1, 2025 EST
KI-Modelle mit Cloud Run bereitstellen und skalieren
Earned Nov 21, 2025 EST
Mit Vertex AI und Flutter auf generativer KI basierende Agents erstellen
Earned Nov 21, 2025 EST
Websitemodernisierung mit generativer KI in Google Cloud
Earned Nov 21, 2025 EST
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Nov 20, 2025 EST
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern
Earned Nov 20, 2025 EST
Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI
Earned Nov 20, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit
Earned Nov 20, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz
Earned Nov 20, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias
Earned Nov 20, 2025 EST
App-Entwicklung mit der Gemini CLI beschleunigen
Earned Nov 20, 2025 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Nov 20, 2025 EST
Prompt-Design mit Agent Platform
Earned Nov 19, 2025 EST
Gemini Code Assist für Organisationen konfigurieren
Earned Nov 19, 2025 EST
Gemini für Cloud Architects
Earned Nov 17, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Nov 15, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Nov 14, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Nov 13, 2025 EST
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus
Earned Nov 12, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Nov 11, 2025 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Nov 10, 2025 EST
Einführung in generative KI
Earned Nov 10, 2025 EST
Mit auf generativer KI basierenden Anwendungen, kurz GenAI-Anwendungen, werden Nutzerinteraktionen möglich, die es vor Large Language Models (LLMs) kaum gab. Wie können Sie als Anwendungsentwickler mit generativer KI interaktive, leistungsstarke Anwendungen in Google Cloud erstellen?
In diesem Kurs lernen Sie etwas über Anwendungen, die auf generativer KI basieren, und erfahren, wie Sie Prompt-Design und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen können, um mit LLMs leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln. Wir stellen Ihnen eine produktionsreife Architektur für auf generativer KI basierende Anwendungen vor und Sie erstellen eine Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG.
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Dieser Kurs richtet sich an Entwickler mit unterschiedlichen Kenntnissen. Er bietet eine Einführung in die wichtigsten Funktionen von Gemini Code Assist, einem KI-basierten Tool für die Zusammenarbeit bei der Anwendungsentwicklung in Google Cloud. Von intelligenten Codevorschlägen und Autovervollständigung bis hin zur Fehlererkennung in Echtzeit und Unterstützung beim Refactoring – Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Code Assist Ihre Produktivität und die Codequalität deutlich steigern und wertvolle Zeit sparen, damit Sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können.
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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 diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Flutter, dem portierbaren Benutzeroberflächen-Toolkit von Google, eine App entwickeln und diese in Gemini, die Reihe generativer KI-Modelle von Google, einbinden. Außerdem nutzen Sie Vertex AI Agent Builder, die Plattform von Google zum Erstellen und Verwalten von KI-Agents und ‑Anwendungen.
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Optimieren Sie die Navigationsumgebung Ihrer Website mit generativer KI, um die Suchfunktion für die Nutzer zu verbessern. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Vertex AI Search Ihren Nutzern eine auf generativer KI basierende Suchfunktion bieten können, mit der sich Inhalte auf der Website einfacher finden lassen. Als Website-Editor lernen Sie außerdem, wie Sie mit generativer KI schnell und effizient anhand von Vorschlägen Inhalte übersetzen und verbessern können.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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In diesem Kurs 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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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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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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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 richtet sich an Anwendungsentwicklerinnen und ‑entwickler und DevOps Engineers, die mit der Gemini CLI, einem generativen, von Gemini unterstützten KI-Agenten für Terminals, intelligenter arbeiten möchten.
In diesem Kurs werden die Installation und Konfiguration der Gemini CLI behandelt sowie Anwendungsfälle und bewährte Sicherheitsverfahren vorgestellt. Es werden Befehle, Tools, Model-Context-Protocol-Server (MCP) und Erweiterungen erklärt. Anhand einer praktischen Übung installieren und konfigurieren Sie die Gemini CLI und verwenden sie zur Codeanalyse sowie zum Erstellen und Bearbeiten einer Anwendung.
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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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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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Dieser Kurs richtet sich an Google Cloud-Entwicklungsteams und DevOps Engineers, die über Grundkenntnisse zur Google Cloud Console verfügen und für die Konfiguration von Gemini Code Assist in einer Organisation verantwortlich sind. In dem Kurs werden die Vorteile von Gemini Code Assist vorgestellt und die Funktionen der verschiedenen Gemini Code Assist-Versionen verglichen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Gemini Code Assist innerhalb einer Organisation konfigurieren und verwalten.
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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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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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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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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 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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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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