Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned Jul 19, 2024 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Jul 15, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Jul 15, 2024 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jul 15, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels
Earned Jun 20, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Jun 15, 2024 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery
Earned Jun 15, 2024 EDT
Trust and Security with Google Cloud
Earned Jan 25, 2024 EST
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence
Earned Jan 25, 2024 EST
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Nov 12, 2023 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Nov 1, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Nov 1, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Nov 1, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Nov 1, 2023 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Sep 3, 2023 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Sep 3, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Aug 30, 2023 EDT
Level 3: GenAI
Earned Aug 30, 2023 EDT
Scaling with Google Cloud Operations
Earned Aug 6, 2023 EDT
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Earned Aug 6, 2023 EDT
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Earned Apr 7, 2023 EDT
Digital Transformation with Google Cloud
Earned Apr 2, 2023 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Feb 7, 2021 EST
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Jan 2, 2021 EST
Machine Learning APIs
Earned Jan 1, 2021 EST
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Dez 28, 2020 EST
BigQuery für Machine Learning
Earned Dez 27, 2020 EST
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned Dez 25, 2020 EST
Informationen aus BigQuery-Daten ableiten
Earned Dez 5, 2020 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Dez 5, 2020 EST
Dies ist der dritte von fünf Kursen des Google Cloud Data Analytics Certificate. In diesem Kurs erhalten Sie zuerst einen Überblick über den Datenlebenszyklus von der Datenerhebung bis zu den daraus gewonnenen Erkenntnissen. Anschließend lernen Sie, wie Sie mit SQL Rohdaten in ein nutzbares Format umwandeln. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie mit einer Datenpipeline große Datenmengen transformieren. Zum Schluss lernen Sie, wie Sie Transformationsstrategien auf echte Datasets anwenden, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.
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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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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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„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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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 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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Sie erfahren alles über BigQuery Machine Learning für Inferenzen, warum Datenanalysten es nutzen sollten, Anwendungsfälle und unterstützte ML-Modelle. Sie lernen auch, wie Sie ML-Modelle in BigQuery erstellen und verwalten.
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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.
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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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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.
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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 „Generative 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 „Generative 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 „Generative AI Leader“ und hat keine Voraussetzungen. In diesem Kurs geht es nicht nur um die Grundlagen von Chatbots, sondern auch um das wahre Potenzial von generativer KI für Ihr Unternehmen. 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 Sie bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten.
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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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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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This Course is utilized to certify completion of The Skills Challenge at Next 2025.
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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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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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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 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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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwenden von multimodalen Prompts, um Informationen aus Text- und Bilddaten zu gewinnen; Erstellen einer Videobeschreibung und Abrufen von zusätzlichen, über das Video hinausgehenden Informationen unter Verwendung von Multimodalität mit Gemini; Erstellen von Metadaten von Dokumenten mit Text und Bildern; Ermitteln aller relevanten Textabschnitte und Drucken von Zitationen durch Nutzung von multimodaler Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Gemini.
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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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective chatbot experiences that emulate human-like experiences.
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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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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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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps.
We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views.
After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.
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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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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. 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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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
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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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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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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Präsentationen einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.
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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.
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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es um Gemini in Google Meet. Durch Videokurse, praxisorientierte Aktivitäten und praktische Beispiele lernen Sie die Gemini-Funktionen in Google Meet kennen. Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Hintergrundbilder generieren, die Videoqualität verbessern und Untertitel übersetzen können. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Meet sicher anwenden und Videokonferenzen damit noch effektiver durchführen.
Weitere Informationen
Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Sheets einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.
Weitere Informationen
Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Gmail einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.
Weitere Informationen
Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es anhand von Videolektionen, praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen um die Funktionen von Gemini in Google Docs. Sie lernen, wie Sie mit Gemini und Prompts schriftliche Inhalte erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Gemini zum Bearbeiten bereits geschriebener Texte verwenden, um Ihre Gesamtproduktivität zu steigern. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Docs sicher anwenden und bessere Texte verfassen.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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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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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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.
Weitere Informationen
In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Data Scientists, KI-Entwickler*innen und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.
Weitere Informationen
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 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.
Weitere Informationen
Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets.
This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.
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As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Weitere Informationen
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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.
Weitere Informationen
Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!
Weitere Informationen
Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task.
Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Weitere Informationen
Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Weitere Informationen
Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences.
“Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Weitere Informationen
There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions.
For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin?
If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.
Weitere Informationen
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Sie möchten Machine-Learning-Modelle mithilfe von SQL in Minuten statt in Stunden erstellen? BigQuery ML sorgt für eine breite Nutzung von Machine Learning, indem es Datenanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten sowie mit den Modellen und vorhandenen SQL-Tools und ‑Fähigkeiten Vorhersagen zu treffen. In dieser Lab-Reihe experimentieren Sie mit verschiedenen Modelltypen und erfahren, was für ein gutes Modell notwendig ist.
Weitere Informationen
Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Informationen aus BigQuery-Daten ableiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von SQL-Abfragen, Abfragen öffentlicher Tabellen, Laden von Beispieldaten in BigQuery, Beheben häufig auftretender Syntaxfehler mithilfe der Abfragevalidierung in BigQuery und Erstellen von Berichten in Looker Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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