ramamohan lankalapalli
Mitglied seit 2024
Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud
Earned Jul 2, 2026 EDT
Datentransformation mit Google Cloud
Earned Jun 23, 2026 EDT
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Jun 12, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Cloud Architects
Earned Mai 22, 2026 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen
Earned Mai 22, 2026 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level
Earned Mai 13, 2026 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI
Earned Mai 9, 2026 EDT
Security Best Practices in Google Cloud
Earned Mai 6, 2026 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte
Earned Mai 6, 2026 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots
Earned Mai 2, 2026 EDT
Nutzer- und Ressourcenverwaltung in Google Workspace
Earned Apr 29, 2026 EDT
Google Cloud Database Migrations: Heterogeneous
Earned Apr 15, 2026 EDT
Mit Gemini Notebook Erkenntnisse gewinnen
Earned Apr 8, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts
Earned Apr 6, 2026 EDT
Ersten KI-Agenten bereitstellen
Earned Apr 1, 2026 EDT
[DEPRECATED] Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows
Earned Apr 1, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents
Earned Apr 1, 2026 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned Mär 31, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen
Earned Mär 27, 2026 EDT
Networking in Google Cloud: Hybrid and Multicloud
Earned Mär 26, 2026 EDT
Google Cloud – Grundlagen
Earned Mär 26, 2026 EDT
Agents mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen
Earned Mär 24, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren
Earned Mär 22, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen
Earned Mär 21, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten
Earned Mär 20, 2026 EDT
Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Earned Mär 20, 2026 EDT
Gemini-Modelle in BigQuery nutzen
Earned Mär 19, 2026 EDT
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Mär 19, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Mär 16, 2026 EDT
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer
Earned Mär 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Ihr persönlicher Feedback-Agent
Earned Mär 13, 2026 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud
Earned Mär 11, 2026 EDT
Developing a Google SRE Culture
Earned Mär 10, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus
Earned Mär 6, 2026 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Mär 4, 2026 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Mär 4, 2026 EST
Einführung in generative KI
Earned Mär 4, 2026 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Mär 3, 2026 EST
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind wichtige Entwicklungen in der Informationstechnologie, die schnell eine Vielzahl von Branchen verändern. In „Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud“ wird erläutert, wie Unternehmen mit KI und ML ihre Geschäftsprozesse transformieren können.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.
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Cloud-Technologie ist ein leistungsstarkes Asset. In Kombination mit Daten wird sie zum Katalysator für Innovation und einen besseren Kundenservice. Im Kurs „Datentransformation mit Google Cloud“ erfahren Sie, wie Unternehmen die Cloud nutzen können, um ihre Daten zugänglicher, verwertbarer und wertvoller zu machen.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, in ihrer Rolle zu wachsen und die Zukunft ihres Unternehmens zu gestalten.
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Die digitale Transformation ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Eine solide Grundlage im Cloud Computing ist der erste Schritt, um sinnvolle Innovationen voranzutreiben. „Digitale Transformation mit Google Cloud“ stellt die wichtigsten Technologien und strategischen Frameworks vor, mit denen Abläufe in Unternehmen modernisiert werden können. In diesem Kurs werden grundlegende Cloud-Konzepte, die globale Netzwerkinfrastruktur und das Modell der gemeinsamen Verantwortung behandelt. So können Führungskräfte dem Weg in die Cloud zuversichtlich entgegenblicken.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.
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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.
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„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Unternehmen mit benutzerdefinierten generativen KI-Agenten spezifische geschäftliche Herausforderungen meistern können. Sie lernen, wie Sie einen einfachen Agenten für generative KI erstellen, und machen sich mit den Komponenten dieser Agenten vertraut, z. B. mit Modellen, Reasoning Loops und Tools.
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„Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level“ ist der vierte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs werden die auf generativer KI basierenden Anwendungen von Google vorgestellt, zum Beispiel Gemini für Workspace und NotebookLM. Darin werden Konzepte wie Fundierung, Retrieval-Augmented Generation, das Erstellen effektiver Prompts und das Entwickeln automatisierter Workflows erläutert.
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Die vielfältigen Formen generativer KI ist der dritte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren. Aber wie können Sie als Führungskraft die Möglichkeiten von KI nutzen, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen? In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Ebenen der Entwicklung von generativen KI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren kennen, die bei der Auswahl einer Lösung zu berücksichtigen sind.
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This self-paced training course gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure Google Cloud solution, including Cloud Storage access control technologies, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, API access controls, scoping, shielded VMs, encryption, and signed URLs. It also covers securing Kubernetes environments.
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Generative KI: Grundlegende Konzepte ist der zweite Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der generativen KI kennen. Sie erfahren, wie sich KI, ML und generative KI unterscheiden und wie generative KI geschäftliche Herausforderungen mithilfe verschiedener Datentypen bewältigt. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Strategien von Google Cloud, um die Einschränkungen von Foundation Models zu überwinden, und in die wichtigsten Herausforderungen für eine verantwortungsbewusste und sichere KI-Entwicklung und ‑Bereitstellung.
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Generative KI ist mehr als nur Chatbots ist der erste Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“, für den es keine besonderen Voraussetzungen gibt. In diesem Kurs wird neben den Grundlagen von Chatbots auch gezeigt, welches Potenzial generative KI für Ihr Unternehmen bietet. Sie lernen Konzepte wie Foundation Models und Prompt Engineering kennen, die für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von generativer KI entscheidend sind. Außerdem werden wichtige Überlegungen behandelt, die Ihr Unternehmen bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI berücksichtigen sollten.
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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Nutzende und Ressourcen in Google Workspace verwalten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Organisationseinheiten so konfigurieren, dass sie den Anforderungen ihres Unternehmens entsprechen. Außerdem erfahren sie, wie sie verschiedene Arten von Google-Gruppen verwalten. Darüber hinaus wird die Verwaltung von Domaineinstellungen in Google Workspace behandelt. Schließlich wird gezeigt, wie Ressourcen in einer Google Workspace-Umgebung optimiert und strukturiert werden.
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Migrating between fundamentally incompatible database engines—such as moving from commercial legacy systems to cloud-native AlloyDB— is a major architectural shift. Architect this heterogeneous database migration using the DMS conversion workspace and Gemini to refactor database logic and stored procedures. Build reliable, rule-based pipelines with DMS mapping rules and ensure data fidelity via the Data Validation Tool (DVT). Develop the skills to systematically guide an enterprise migration from assessment to production cutover.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie verschiedene Quellen wie PDFs, Webseiten und sogar Audiodateien zu einem einzigen intelligenten Arbeitsbereich zusammenführen können. Sie lernen, wie Sie mit Ihren Dokumenten chatten, um bestimmte Informationen zu finden, blitzschnell Zusammenfassungen zu erstellen oder mit KI-basierten Zitaten Antworten zu überprüfen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ADK-Agenten in der Vertex AI Agent Engine und Cloud Run bereitstellen.
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Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.
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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure.
Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
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Sie haben KI-Agenten mit erweiterten Konfigurationen entwickelt – machen Sie sie jetzt bereit für den realen Einsatz. Sie können Agenten mit Tools ausstatten, die eine Suche im Web, das Ausführen von Code, das Abfragen von Datenbanken und benutzerdefinierte Aktionen ermöglichen.
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Welcome to the sixth course in our Networking and Google Cloud series, Hybrid and Multicloud. The first module will walk you through various cloud connectivity options, with a deep dive into Cloud Interconnect, exploring its different types and functionalities. In the second module, we'll cover Cloud VPN, discussing its implementation, high availability, VPN topologies, and the Network Connectivity Center for streamline management. By the end of this course, you will be able to explain the different connectivity options available to extend your on-premises and other cloud networks to Google Cloud, and analyze the suitability of different Google Cloud hybrid and multicloud connectivity services for specific use cases.
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In diesem Einführungskurs erhalten Sie praktische Fertigkeiten im Umgang mit den grundlegenden Tools und Services der Google Cloud. Ihnen werden optionale Videos bereitgestellt, in denen Sie sich weitergehend über die in den Labs behandelten Konzepte informieren können, so oft Sie möchten. „Google Cloud – Grundlagen“ ist ein empfohlener erster Kurs für Google Cloud-Lernende. Selbst wenn Sie vor diesem Kurs wenig bis gar nichts über die Cloud gewusst haben, verfügen Sie danach über praktische Erfahrungen, die Sie in Ihrem ersten Google Cloud-Projekt anwenden können. Vom Schreiben von Cloud Shell- Befehlen und dem Bereitstellen Ihrer ersten virtuellen Maschine bis hin zum Ausführen von Anwendungen auf Kubernetes Engine oder mit Load-Balancing – Google Cloud – Grundlagen ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.
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Wie zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK). In diesem Kurs geht es um das Open-Source-Framework des ADKs. Sie werden von der einfachen Prompt-Entwicklung zu einem Code-First-Ansatz für strukturierte Softwareentwicklung geführt.
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Sie haben Ihren ersten KI-Agenten erstellt – jetzt ist es an der Zeit, ihn weiterzuentwickeln. In diesem weiterführenden Kurs lernen Sie, wie Sie einen einfachen KI-Agenten in einen ausgereiften, präzisen Assistenten umwandeln – durch die Anwendung fortgeschrittener Anweisungen, eine passende Modellauswahl, Planungsfunktionen und Muster für strukturierte Ausgabe.
In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.
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In diesem Modul können Sie Ihr Verständnis von KI-Agenten in die Praxis umsetzen und mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google Ihren ersten KI-Agenten erstellen, konfigurieren und ausführen.
In diesem praxisorientierten Kurs richten Sie zuerst eine vollständige ADK-Entwicklungsumgebung ein. Dann erstellen Sie KI-Agenten sowohl mit Python-Code als auch mit einer YAML-Konfiguration und führen diese über verschiedene Benutzeroberflächen aus. Außerdem lernen Sie die wichtigsten Parameter kennen, die das Verhalten von KI-Agenten definieren. Dazu wenden Sie das in Kurs 1 Gelernte auf funktionierenden Code an.
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Dieser Kurs behandelt die Grundlagen zu KI‑Agenten und zeigt, welchen Mehrwert sie für die Praxis bieten. Er bietet eine Wissensgrundlage für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für alle, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen verstehen möchten.
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In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
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In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für Aufgaben basierend auf generativer KI in BigQuery verwenden. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls zum Customer-Relationship-Management lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Zur besseren Nachvollziehbarkeit bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Programmieren von Lösungen mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
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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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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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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Gems einen personalisierten „Work with Me“-Agenten erstellen, der Ihnen hilft, grundlegendes Feedback zu optimieren und Ihre Besprechungen strategischer und effizienter zu gestalten.
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The microservices architecture describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will build a Java application using Spring Boot and Spring Cloud on Google Cloud.
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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.
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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.
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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.
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.
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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.
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