Naish S
Mitglied seit 2023
Diamond League
9278 Punkte
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus
Earned Jan 1, 2026 EST
[DEPRECATED] Gemini für Cloud Architects
Earned Jan 1, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Jan 1, 2026 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Dez 30, 2025 EST
CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen
Earned Dez 30, 2025 EST
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Dez 26, 2025 EST
Kubernetes in Google Cloud verwalten
Earned Dez 26, 2025 EST
Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren
Earned Dez 25, 2025 EST
Developing a Google SRE Culture
Earned Jun 10, 2024 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Jun 10, 2024 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Jun 8, 2024 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jun 13, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jun 13, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jun 11, 2023 EDT
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
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.
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.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
Weitere Informationen
Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs CI/CD-Pipelines in Google Cloud umsetzen abschließen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Artifact Registry, Cloud Build und Cloud Deploy verwenden. Sie interagieren mit der Google Cloud Console, Google Cloud CLI, GKE und mit Cloud Run. Sie erfahren, wie Sie Pipelines für die Continuous Integration entwickeln, Artefakte speichern und sichern, Scannen auf Sicherheitslücken durchführen und die Gültigkeit genehmigter Releases bestätigen. Außerdem erhalten Sie praxisorientierte Einblicke in die Bereitstellung von Anwendungen in der GKE und in Cloud Run.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenerfassung mit Document AI automatisieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Document AI Daten extrahieren, verarbeiten und erheben.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.
Weitere Informationen
Schließen Sie den Skill-Badge-Kurs Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.
Weitere Informationen
In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
Weitere Informationen
In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.
Weitere Informationen
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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
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 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.
Weitere Informationen
