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Vinay Sai Devarapu

Mitglied seit 2022

Bronze League

16275 Punkte
Einführung in Data Engineering in Google Cloud Earned Mär 19, 2025 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance Earned Jan 23, 2025 EST
Vektorsuche und Einbettungen Earned Nov 25, 2024 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning Earned Nov 15, 2024 EST
Google Cloud-Netzwerk einrichten Earned Okt 25, 2024 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned Okt 23, 2024 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Sep 12, 2024 EDT
Prompt-Design mit Vertex AI Earned Apr 25, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Aug 28, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Aug 28, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Aug 24, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Aug 24, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Aug 24, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Aug 24, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Aug 11, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Aug 9, 2023 EDT
Vorbereitung auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer Earned Feb 23, 2023 EST
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Feb 23, 2023 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Feb 17, 2023 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations Earned Feb 7, 2023 EST
Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine Earned Jan 19, 2023 EST
Elastische Google Cloud-Infrastruktur: Skalierung und Automatisierung Earned Jan 4, 2023 EST
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Hauptdienste Earned Nov 30, 2022 EST
Einführung in die Google Cloud-Infrastruktur: Grundlagen Earned Nov 13, 2022 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Nov 1, 2022 EDT

In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.

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In diesem Kurs lernen Sie KI-basierte Suchtechnologien, Tools und Anwendungen kennen. Er umfasst folgende Themen: die semantische Suche mithilfe von Vektoreinbettungen, die Hybridsuche, bei der semantische und stichwortbezogene Ansätze kombiniert werden, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), die KI-Halluzinationen durch einen fundierten KI-Agenten minimiert. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit der Vektorsuche in Vertex AI zum Entwickeln einer intelligenten Suchmaschine.

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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk einrichten abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie grundlegende Netzwerkaufgaben in Google Cloud ausführen. Sie richten ein benutzerdefiniertes Netzwerk ein, fügen Firewallregeln für Subnetze hinzu, erstellen VMs und testen dann die Latenz bei der Kommunikation zwischen den VMs.

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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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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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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. 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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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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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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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.

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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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.

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Dieser Kurs hilft Ihnen, sich strukturiert auf die Prüfung zum Associate Cloud Engineer vorzubereiten. Sie erfahren mehr über die in der Prüfung behandelten Google Cloud-Themen und wie Sie einen Lernplan zur Erweiterung Ihrer Kenntnisse erstellen.

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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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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.

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Willkommen beim Kurs „Erste Schritte mit der Google Kubernetes Engine“. Sie interessieren sich für Kubernetes, eine Software-Ebene, die sich zwischen Ihren Anwendungen und der Hardwareinfrastruktur befindet? Dann sind Sie hier genau richtig! Die Google Kubernetes Engine bietet Ihnen Kubernetes als verwalteten Dienst in Google Cloud. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Google Kubernetes Engine (GKE) kennen und erfahren, wie Sie Anwendungen containerisieren und in Google Cloud ausführen. Er beginnt mit einer Einführung in Google Cloud, gefolgt von einem Überblick über Container und Kubernetes, die Kubernetes-Architektur sowie Kubernetes-Vorgänge.

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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Teilnehmende Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören sichere Interconnect-Netzwerke, Load Balancing, Autoscaling, Automatisierung der Infrastruktur und verwaltete Dienste.

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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen die Teilnehmenden Lösungselemente kennen und stellen sie dann bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, Systeme und Anwendungsdienste. Außerdem werden praktische Lösungen vorgestellt, beispielsweise für von Kundinnen und Kunden bereitgestellte Verschlüsselungsschlüssel, die Sicherheits- und Zugriffsverwaltung, Kontingente und Abrechnung sowie das Ressourcenmonitoring.

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Dieser On-Demand-Intensivkurs bietet Teilnehmenden eine Einführung in die umfangreiche und flexible Infrastruktur und die Plattformdienste von Google Cloud, mit Schwerpunkt auf der Compute Engine. In Videovorträgen, Demos und praxisorientierten Labs lernen Sie Lösungselemente kennen und stellen sie bereit. Dazu gehören Infrastrukturkomponenten wie Netzwerke, virtuelle Maschinen (VMs) und Anwendungsdienste. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie über die Console und Cloud Shell mit Google Cloud arbeiten. Außerdem lernen Sie mehr über die Aufgaben eines Cloud Architects, über verschiedene Arten von Infrastrukturdesign und über die Konfiguration virtueller Netzwerke mithilfe von Virtual Private Cloud (VPC), Projekten, Netzwerken, Subnetzwerken, IP-Adressen, Routes und Firewallregeln.

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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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