Thanh Tùng Vũ
Mitglied seit 2025
Gold League
4181 Punkte
Lakehouse-Daten schützen
Earned Jul 28, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Okt 10, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Okt 10, 2025 EDT
Google Developer Essentials
Earned Okt 5, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Earned Okt 4, 2025 EDT
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen
Earned Okt 4, 2025 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Okt 4, 2025 EDT
Sichere Softwarebereitstellung
Earned Okt 4, 2025 EDT
Generative KI in Agent Platform nutzen
Earned Okt 4, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned Okt 4, 2025 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Okt 4, 2025 EDT
Gemini-Modellfunktionen verbessern
Earned Okt 4, 2025 EDT
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln
Earned Okt 4, 2025 EDT
Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren
Earned Okt 3, 2025 EDT
Sensitive Data Protection in Google Cloud implementieren
Earned Okt 3, 2025 EDT
Datenerfassung mit Document AI automatisieren
Earned Okt 3, 2025 EDT
Sprachlösungen mit vortrainierten APIs implementieren
Earned Okt 3, 2025 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Okt 3, 2025 EDT
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Okt 3, 2025 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform
Earned Okt 3, 2025 EDT
Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Lakehouse-Daten schützen weisen Sie Grundkenntnisse im Umgang mit IAM, BigQuery, Lakehouse und Data Catalog in Knowledge Catalog nach, um Lakehouse-Tabellen zu erstellen und zu schützen.
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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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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 introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich.
Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren.
Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden:
1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Im letzten Kurs der Reihe geht es um verwaltete Big-Data-Dienste, maschinelles Lernen und dessen Vorzüge sowie die Möglichkeit, Ihre Google Cloud-Kompetenzen durch den Erwerb von Skill-L…
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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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Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse
in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken
Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Sichere Softwarebereitstellung weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in der proaktiven Einbindung von Sicherheitsfunktionen in den Softwareentwicklungs-Lebenszyklus mit DevSecOps-Prinzipien nach. Sie lernen, wie Sie die Google Kubernetes Engine (GKE) und Cloud Run für die sichere Bereitstellung von Container-Images nutzen, automatisiertes Scannen auf Sicherheitslücken implementieren, um Risiken proaktiv zu erkennen, und die Anwendungsentwicklung mit Artifact Registry optimieren, ohne die Sicherheit zu vernachlässigen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Cloud Build für robuste Entwicklungsprozesse einbinden und Richtlinien für die Zugriffskontrolle implementieren, um Ihre Umgebung bis ins kleinste Detail im Blick zu behalten.
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Mit dem Skill-Logo Generative KI in Agent Platform nutzen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Textgenerierung, Bild- und Videoanalyse für eine verbesserte Erstellung von Inhalten und die Verwendung von Funktionsaufrufen in der Gemini API. Sie erfahren, wie Sie ausgefeilte Gemini-Techniken einsetzen, multimodale Inhalte erstellen und in KI-Projekten noch mehr Möglichkeiten nutzen können.
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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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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.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Gemini-Modellfunktionen verbessern weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Nutzung erweiterter Funktionen von Gemini-Modellen, darunter Codegenerierung und ‑ausführung, Fundierung, kontrollierte Inhaltserstellung, und die Erstellung synthetischer Daten, um leistungsstärkere und komplexere KI-Anwendungen zu entwickeln.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Texterstellung, Anwendung von Funktionsaufrufen mit dem Python SDK und der Gemini API und Bereitstellung einer Streamlit-Anwendung mit Cloud Run. Dabei lernen Sie, wie Sie mithilfe von Gemini und entsprechenden Prompts Text erstellen, Cloud Shell zum Testen und Iterieren einer Streamlit-Anwendung nutzen und diese Anwendung dann als Docker-Container zur Bereitstellung in Cloud Run verpacken.
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Mit dem Skill-Logo Multimodale Vektorsuche mit BigQuery implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: mit Gemini in BigQuery SQL generieren und debuggen, Sentimentanalysen durchführen, Text zusammenfassen und Keywords ermitteln, Einbettungen generieren, eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) erstellen und eine multimodale Vektorsuche implementieren.
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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.
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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.
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Verdienen Sie das Skill Badge, indem Sie den Kurs Sprachlösungen mit vortrainierten APIs implementieren absolvieren, in dem Sie lernen, wie Sie sprachbezogene API-Tools verwenden, um Sprache zu synthetisieren und zu transkribieren.
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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.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.
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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Agent Platform weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Agent Platform. 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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