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kishore kalidindi

Mitglied seit 2017

Bronze League

28000 Punkte
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Feb 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Advanced Performance Measurement Earned Jan 14, 2025 EST
Advanced Conversation Design Earned Jan 13, 2025 EST
Konversations-Agenten mit zustandsorientierten Abläufen erstellen Earned Jan 12, 2025 EST
Grundlagen des Unterhaltungsdesigns Earned Jan 9, 2025 EST
[DEPRECATED] DFCX Bot Building Quality Assurance and Deployment Lifecycle Earned Jan 3, 2025 EST
[Deprecated] Virtual FAQ with data store agents Earned Jan 2, 2025 EST
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned Dez 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Basic Performance Measurement Earned Dez 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom) Earned Dez 16, 2024 EST
Konversationelle KI und ihr Einsatz-Framework Earned Dez 15, 2024 EST
Agent Assist und seine auf generativer KI basierenden Funktionen Earned Dez 13, 2024 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio Earned Dez 13, 2024 EST
[Deprecated] Advanced Webhook Concepts Earned Dez 12, 2024 EST
[DEPRECATED] Webhook fundamentals Earned Dez 12, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Feb 20, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jul 21, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Jun 25, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Jun 25, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Jun 17, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jun 16, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Jun 16, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jun 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Jun 15, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jun 15, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Jun 15, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Jun 14, 2023 EDT
Kubernetes in Google Cloud Earned Aug 5, 2019 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network Earned Mai 6, 2019 EDT

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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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your virtual agents in Dialogflow CX

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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.

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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 werden die Grundsätze des Unterhaltungsdesigns behandelt, die für ansprechende und effektive Chatbot-Erlebnisse genutzt werden und menschenähnliche Interaktionen ermöglichen.

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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Dialogflow CX to ensure production grade quality during Virtual Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle

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In this course, you will learn how to develop a generative agent capable of answering questions from websites, documents, and/or unstructured data.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it

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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.

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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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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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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.

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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.

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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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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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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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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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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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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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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 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.

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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.

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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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Kubernetes ist das meistgenutzte System zur Orchestrierung von Containern. Die Google Kubernetes Engine wurde speziell für die Unterstützung verwalteter Kubernetes-Deployments in Google Cloud entwickelt. In diesem Kurs für Fortgeschrittene erfahren Sie, wie Sie Docker-Images und ‑Container konfigurieren und vollwertige Kubernetes Engine-Anwendungen bereitstellen. Sie erlernen die praktischen Fertigkeiten, die für die Einbindung der Containerorchestrierung in den eigenen Workflow erforderlich sind. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen unter Beweis stellen möchten, können Sie ein Challenge-Lab nach Abschluss des Kurses Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen absolvieren, um ein exklusives digitales Google Cloud-Logo zu erhalten.

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Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.

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