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mario amatucci

Mitglied seit 2025

Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned Dez 2, 2025 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Nov 11, 2025 EST
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Nov 10, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Nov 7, 2025 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Nov 5, 2025 EST
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud Earned Okt 23, 2025 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned Okt 22, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use Earned Okt 2, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned Sep 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned Sep 27, 2025 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Jul 28, 2025 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Jul 27, 2025 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jul 25, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned Jul 25, 2025 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Jul 17, 2025 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Jul 15, 2025 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Jul 8, 2025 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Jul 7, 2025 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Jul 3, 2025 EDT

Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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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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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

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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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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

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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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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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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 „Generative 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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„Generative KI: Grundlegende Konzepte“ ist der zweite Kurs des Lernpfads „Generative 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 „Generative AI Leader“ und hat keine Voraussetzungen. In diesem Kurs geht es nicht nur um die Grundlagen von Chatbots, sondern auch um das wahre Potenzial von generativer KI für Ihr Unternehmen. 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 Sie bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten.

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