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Alpita Phadatare

Mitglied seit 2025

Gold League

4143 Punkte
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned Dez 31, 2025 EST
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent Earned Dez 31, 2025 EST
KI‑Infrastruktur: Netzwerktechniken Earned Dez 31, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Speicheroptionen Earned Dez 31, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Bereitstellungsarten Earned Dez 31, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs Earned Dez 31, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs Earned Dez 31, 2025 EST
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer Earned Dez 30, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung Earned Dez 30, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Dez 30, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Dez 30, 2025 EST
Einführung in generative KI Earned Dez 24, 2025 EST

This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.

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Willkommen zum Kurs „KI-Infrastruktur: Netzwerktechniken“. In diesem Kurs lernen Sie, die Infrastruktur von Google Cloud mit hoher Bandbreite und geringer Latenz zu nutzen, um die Datenübermittlung und die Kommunikation zwischen allen Komponenten Ihres KI-Systems zu optimieren. Am Ende sind Sie in der Lage, die wichtige Rolle von Netzwerken in der gesamten KI-Pipeline – von der Datenaufnahme über das Training bis hin zur Inferenz – zu verstehen und Best Practices anzuwenden, um dafür zu sorgen, dass Ihre Workloads mit maximaler Geschwindigkeit ausgeführt werden.

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In diesem Kurs erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Speicherlösungen von Google Cloud, die speziell auf KI- und Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC-Arbeitslasten) zugeschnitten sind. Sie erfahren, wie Sie für jede Phase des ML-Lebenszyklus den richtigen Speicher auswählen. Sie lernen, wie Sie die I/O-Leistung während des Trainings optimieren, riesige Datasets im Rahmen der Datenvorbereitung verwalten und Modellartefakte mit geringer Latenz bereitstellen. Anhand praktischer Beispiele und Demonstrationen erwerben Sie das nötige Fachwissen, um solide Speicherlösungen zu entwickeln, die Ihre KI-Innovationen beschleunigen.

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Dieser Kurs bietet einen umfassenden Leitfaden zum Bereitstellen, Verwalten und Optimieren von KI- und HPC-Arbeitslasten (Hochleistungs-Computing) auf Google Cloud. In einer Reihe von Lektionen und praktischen Demonstrationen lernen Sie verschiedene Bereitstellungsstrategien kennen – von hochgradig anpassbaren Umgebungen mit der Google Compute Engine (GCE) bis hin zu verwalteten Lösungen wie der Google Kubernetes Engine (GKE). Dabei lernen Sie, wie Sie Cluster erstellen und GKE für Inferenzprozesse bereitstellen.

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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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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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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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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 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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