Sanketh Elalli
Mitglied seit 2024
Silver League
22820 Punkte
Daten über die Console in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten
Earned Apr 22, 2024 EDT
Generative KI kennenlernen – Agent Platform
Earned Mär 19, 2024 EDT
Level 1: Google Cloud Console
Earned Feb 13, 2024 EST
Arcade Carnival
Earned Feb 12, 2024 EST
BigQuery-Daten in verbundenen Tabellenblättern analysieren
Earned Jan 31, 2024 EST
Datenmodelle in Looker verwalten
Earned Jan 31, 2024 EST
Level 3: GenAIus Vertex
Earned Jan 30, 2024 EST
Einführung in generative KI
Earned Jan 26, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Jan 26, 2024 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jan 26, 2024 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jan 26, 2024 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jan 26, 2024 EST
LookML-Objekte in Looker erstellen
Earned Jan 26, 2024 EST
The Arcade Trivia January 2024
Earned Jan 26, 2024 EST
Level 2: Looker and BigQuery Skills
Earned Jan 26, 2024 EST
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Jan 24, 2024 EST
Erste Schritte mit Looker
Earned Jan 23, 2024 EST
Apps entwickeln mit AppSheet
Earned Jan 22, 2024 EST
Level 1: Introduction to Google AppSheet
Earned Jan 22, 2024 EST
Funktionen, Formeln und Diagramme in Google Sheets verwenden
Earned Jan 22, 2024 EST
Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren
Earned Jan 18, 2024 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jan 17, 2024 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jan 17, 2024 EST
Cloud Storage, Cloud Functions und Cloud Pub/Sub sind Google Cloud- Plattformdienste, die zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten von Daten verwendet werden können. Alle drei Dienste können zusammen verwendet werden, um eine Vielzahl datengesteuerter Anwendungen zu erstellen. In diesem Kurs verwenden Sie Cloud Storage zum Speichern von Bildern, Cloud Functions zum Verarbeiten der Bilder und Cloud Pub/Sub, um die Bilder an eine andere Anwendung zu senden.
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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.
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Google Cloud Console serves as a centralized hub where users can access and control their cloud infrastructure, services, and applications. It is essential for users, developers, and administrators who work with Google Cloud Platform. Game on to get familiar with Google Cloud Console, and get your hands on a Google Cloud Credential. No prior experience required!
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Pup and Kit's next adventure awaits them in the Carnival. Follow them on their journey and pick up a Google Cloud Credential on the way! No prior experience needed.
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Mit dem Skill-Logo „BigQuery-Daten in verbundenen Tabellenblättern analysieren“ weisen Sie nach, dass Sie mit verbundenen Tabellenblättern Milliarden von Zeilen mit BigQuery-Daten aus Google Sheets-Tabellen aufrufen, analysieren, visualisieren und freigeben können.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Datenmodelle in Looker verwalten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Aufrechterhaltung des Zustands von LookML-Projekten, Verwendung von SQL-Runner zur Datenvalidierung, Umsetzung von Best Practices für LookML, Leistungsoptimierung von Abfragen und Berichten sowie Implementierung von persistenten abgeleiteten Tabellen und Caching-Richtlinien.
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Gen AI is leading the charge in reshaping the digital landscape. Whether you're a seasoned professional or a newcomer to the field, exploring Vertex AI opens doors to new possibilities, and obtaining a Google Cloud credential in this innovative technology can set you apart in the job market. Best part? No prior experience required.
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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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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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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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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs LookML-Objekte in Looker erstellen weisen Sie Kenntnisse über Folgendes nach: neue Dimensionen und Messwerte, Ansichten und abgeleitete Tabellen erstellen, Messwertfilter und Typen basierend auf Anforderungen festlegen, Dimensionen und Messwerte aktualisieren, Explores erstellen und verfeinern, Ansichten mit vorhandenen Explores verknüpfen und entscheiden, welche LookML- Objekte aufgrund von Geschäftsanforderungen erstellt werden sollen.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January 2024! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia badge!
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As employers increasingly seek data experts on a global scale to solve real-world problems, we want you to start your new year by staying ahead of the curve by acquiring the latest and most in-demand data skills. Game on to showcase your talent to the world by earning a Google Cloud Credential!
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MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Looker abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Daten mit Looker Studio und Looker analysieren, visualisieren und kuratieren.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo für den Abschluss des Kurses Apps entwickeln mit AppSheet. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Apps mit AppSheet entwickeln, konfigurieren und veröffentlichen können.
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Demand for cloud services is expected to be greater than ever in 2024 as different cloud technologies continue to shape various aspects of infrastructure, services, and market dynamics. Game on to get familiar with this tech, and get your hands on a Google Cloud Credential that can help you stand out to potential employers. No prior experience required.
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Absolvieren Sie den Skill-Logo-Kurs Funktionen, Formeln und Diagramme in Google Sheets verwenden, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Daten mithilfe von Funktionen analysieren, Daten mit Diagrammen visualisieren sowie validieren, formatieren und aufrufen.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Cloud-Zusammenarbeit und Produktivitäts-Workflows implementieren abschließen. Darin lernen Sie die Plattform zur Zusammenarbeit von Google kennen und erfahren, wie Sie Gmail, Kalender, Meet, Drive, Sheets und AppSheet verwenden.
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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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