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Yohanes Gultom

Mitglied seit 2024

Diamond League

18135 Punkte
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Sep 14, 2024 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen Earned Sep 13, 2024 EDT
Anwendungen mit Gemini in Google Cloud einbinden Earned Sep 8, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Sep 8, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini für Anwendungsentwickler Earned Sep 5, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Sep 4, 2024 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing Earned Sep 3, 2024 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI Earned Sep 3, 2024 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API Earned Sep 2, 2024 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten Earned Sep 2, 2024 EDT
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud Earned Sep 1, 2024 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren Earned Aug 30, 2024 EDT
Sprache und Text mit Google APIs analysieren Earned Aug 28, 2024 EDT
Kubernetes in Google Cloud verwalten Earned Aug 28, 2024 EDT
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren Earned Aug 27, 2024 EDT
Generative KI kennenlernen – Agent Platform Earned Aug 21, 2024 EDT

Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.

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In diesem kurzen Kurs zur Verknüpfung von Anwendungen mit Gemini in Google Cloud lernen Sie die Gemini API und die zugehörigen generativen KI-Modelle kennen. Sie erfahren, wie Sie vom Code aus auf Gemini-Modelle zugreifen. Dabei können Sie die Funktionen der Modelle mithilfe von Text-, Bild- und Videoprompts über eine Anwendung testen.

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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 erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.

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Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind heutzutage sehr wichtige Themen. Diese Technologiefelder bringen jedoch sehr spezielle Anforderungen mit sich und es ist schwierig, einführende Materialien dafür zu finden. Google Cloud bietet nutzerfreundliche Dienste in diesen Bereichen an, die in diesem Kurs für Einsteiger behandelt werden. Verschaffen Sie sich Einblicke in die Nutzung von Tools wie BigQuery, der Cloud Speech API und Video Intelligence.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, für den Abschluss der Aufgabenreihe Sentimentanalyse mit der Natural Language API, in der Sie lernen, wie die API die Stimmung eines Textes bestimmt.

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Mit dem Skill-Logo zum Einsteigerkurs Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Migrieren, Konfigurieren und Verwalten von Cloud SQL for PostgreSQL-Instanzen und ‑Datenbanken.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: IAM-Berechtigungen erteilen und widerrufen, Monitoring- und Logging-Agents installieren, eine ereignisgesteuerte Cloud Run-Funktion erstellen, bereitstellen und testen.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Darin erfahren Sie, wie Sie die Cloud Vision API für verschiedene Aufgaben nutzen können, zum Beispiel zum Extrahieren von Text aus Bildern.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Sprache und Text mit Google APIs analysieren abschließen, in der Sie lernen, wie Sie die Natural Language API und die Speech API in praxisnahen Umgebungen einsetzen.

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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.

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Mit dem Skill-Logo für den Kurs Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren erwerben Sie Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow und Vertex AI zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks.

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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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