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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Chrystina C

Mitglied seit 2026

Diamond League

11311 Punkte
Das Gelernte umsetzen: Vorbereitung auf die Arbeit als Cloud Security Analyst Earned Mär 21, 2026 EDT
Erkennung, Abwehr und Wiederherstellung bei Angriffen auf die Cloud-Sicherheit Earned Mär 21, 2026 EDT
Sicherheitsrisiken in der Cloud: Erkennung und Schutz vor Bedrohungen Earned Mär 18, 2026 EDT
Strategien für den Umgang mit Sicherheitsrisiken in der Cloud Earned Mär 12, 2026 EDT
Einführung in die Sicherheitsgrundsätze für das Cloud-Computing Earned Mär 10, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias Earned Mär 8, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit Earned Mär 7, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz Earned Mär 7, 2026 EST
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen Earned Mär 7, 2026 EST
Vektorsuche und Einbettungen Earned Mär 6, 2026 EST
Einführung in Vertex AI Studio Earned Mär 4, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Feb 3, 2026 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Feb 3, 2026 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Feb 3, 2026 EST
Encoder-Decoder-Architektur Earned Jan 16, 2026 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jan 16, 2026 EST
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jan 16, 2026 EST

Dies ist der fünfte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs kombinieren und wenden Sie in einem interaktiven Abschlussprojekt wichtige Konzepte an. Dazu gehören Cloud-Sicherheitsgrundsätze, Risikomanagement, Identifizierung von Sicherheitslücken, Vorfallmanagement und Krisenkommunikation. Außerdem bringen Sie Ihren Lebenslaufs auf den neuesten Stand und wenden alle neuen Techniken für Vorstellungsgespräche an, um sich auf Bewerbungen vorzubereiten.

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Dies ist der vierte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs geht es um Skills in den Bereichen Logging, Sicherheit und Monitoring von Benachrichtigungen sowie Methoden zur Abwehr von Angriffen. Teilnehmer lernen, wie sie Bedrohungsfeeds anpassen, mit Vorfällen umgehen, Krisenkommunikation betreiben, Ursachenanalysen durchführen, auf Vorfälle reagieren und nach einem Vorfall kommunizieren. Mithilfe von Google Cloud-Tools identifizieren sie Kompromittierungsindikatoren und bereiten sich auf die Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs und die Notfallwiederherstellung vor. Neben diesen technischen Fähigkeiten arbeiten sie weiter an ihrem Lebenslauf und üben Vorstellungsgesprächstechniken.

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Dies ist der dritte von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Identitätsverwaltung und Zugriffssteuerung in einer Cloud-Umgebung behandelt, einschließlich AAA-Elementen (Authentifizierung, Autorisierung und Auditing), Umgang mit Anmeldedaten und Zertifikatsverwaltung. Außerdem befassen Sie sich mit wichtigen Themen wie dem Umgang mit Bedrohungen und Sicherheitslücken, cloudnativen Prinzipien und Maßnahmen zum Datenschutz. Nach Abschluss des Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten und das Wissen, um cloudbasierte Ressourcen und sensible Unternehmensdaten zu schützen. Außerdem werden Sie sich weiterhin mit Karriereressourcen beschäftigen und Ihre Interviewtechniken verfeinern, um Sie auf den nächsten Schritt in Ihrer beruflichen Laufbahn vorzubereiten.

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Dies ist der zweite von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs lernen Sie weit verbreitete Frameworks für das Risikomanagement in der Cloud kennen. Dabei werden Sicherheitsbereiche, Compliance-Lebenszyklen und Branchenstandards wie HIPAA, NIST CSF und SOC behandelt. Sie erwerben Kenntnisse in den Bereichen Risikoidentifizierung, Implementierung von Sicherheitskontrollen, Compliance-Bewertung und Datenverwaltung. Außerdem sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Google Cloud- und Multi-Cloud-Tools, die speziell für Risiko und Compliance entwickelt wurden. Und es werden Techniken zur Vorbereitung auf Bewerbungen und Vorstellungsgespräche vermittelt. So wird eine umfassende Grundlage geschaffen, um die komplexe Landschaft des Cloud-Risikomanagements zu verstehen und sich darin zurechtzufinden.

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Dies ist der erste von fünf Kursen des Google Cloud Cybersecurity Certificate. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Cybersicherheit kennen, darunter den Sicherheitslebenszyklus, die digitale Transformation und wichtige Konzepte des Cloud-Computing. Außerdem erfahren Sie, welche Tools von Cloud Security Analysts in Einstiegspositionen zur Automatisierung von Aufgaben verwendet werden.

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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 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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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 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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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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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 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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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 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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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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