Getting Started with the Vertex AI Gemini API
Earned Apr 2, 2024 EDT
Vektorsuche und Einbettungen
Earned Apr 2, 2024 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience and Conversational Agents
Earned Mär 5, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Feb 16, 2024 EST
Inside Track: Authoring and Connectors in Google Apigee Integration
Earned Feb 14, 2024 EST
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey
Earned Feb 8, 2024 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned Feb 5, 2024 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned Dez 3, 2023 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Sep 26, 2023 EDT
Search with AI Applications
Earned Sep 25, 2023 EDT
Getting Started With Application Development
Earned Sep 22, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Aug 21, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Aug 21, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Aug 21, 2023 EDT
Teradata to BigQuery
Earned Aug 21, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Aug 16, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Aug 16, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Aug 15, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Aug 15, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jul 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jul 10, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jul 10, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jul 10, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jul 10, 2023 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned Apr 7, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Jan 12, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Dez 22, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Dez 20, 2022 EST
API Development on Google Cloud's Apigee API Platform
Earned Jul 8, 2021 EDT
API Security on Google Cloud's Apigee API Platform
Earned Dez 22, 2020 EST
API Design and Fundamentals of Google Cloud's Apigee API Platform
Earned Dez 21, 2020 EST
Dieser Kurs gibt Machine-Learning-Anwendern alle grundlegenden Tools, Techniken und Best Practices zur Bewertung von generativen und prädiktiven KI-Modellen an die Hand. Die Modellbewertung ist ein wichtiger Schritt, bei dem geprüft wird, ob ML-Systeme in der Produktion zuverlässige, genaue und leistungsstarke Ergebnisse erzielen.
Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse über verschiedene Bewertungsmesswerte und -methoden und lernen, sie auf unterschiedliche Modelltypen und Aufgaben anzuwenden. Im Kurs wird schwerpunktmäßig auf die besonderen Herausforderungen generativer KI-Modelle eingegangen und es werden Strategien vorgestellt, wie sich diese effektiv bewältigen lassen. Die Teilnehmer lernen auf der Plattform Vertex AI von Google Cloud, robuste Bewertungsprozesse zur Auswahl, Optimierung und kontinuierlichen Überwachung des Modells zu implementieren.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
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 dives into the world of media creation in Vertex AI using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.
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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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Dieser Kurs richtet sich an Anwendungsentwicklerinnen und ‑entwickler und DevOps Engineers, die mit der Gemini CLI, einem generativen, von Gemini unterstützten KI-Agenten für Terminals, intelligenter arbeiten möchten.
In diesem Kurs werden die Installation und Konfiguration der Gemini CLI behandelt sowie Anwendungsfälle und bewährte Sicherheitsverfahren vorgestellt. Es werden Befehle, Tools, Model-Context-Protocol-Server (MCP) und Erweiterungen erklärt. Anhand einer praktischen Übung installieren und konfigurieren Sie die Gemini CLI und verwenden sie zur Codeanalyse sowie zum Erstellen und Bearbeiten einer Anwendung.
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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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In this course, you learn about containers and how to build, and package container images. The content in this course includes best practices for creating and securing containers, and provides an introduction to Cloud Run and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Dieser Kurs richtet sich an Entwickler mit unterschiedlichen Kenntnissen. Er bietet eine Einführung in die wichtigsten Funktionen von Gemini Code Assist, einem KI-basierten Tool für die Zusammenarbeit bei der Anwendungsentwicklung in Google Cloud. Von intelligenten Codevorschlägen und Autovervollständigung bis hin zur Fehlererkennung in Echtzeit und Unterstützung beim Refactoring – Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Code Assist Ihre Produktivität und die Codequalität deutlich steigern und wertvolle Zeit sparen, damit Sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können.
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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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There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions.
For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin?
If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Spanner-Instanzen erstellen und verwalten für Einsteigerinnen und Einsteiger weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Cloud Spanner-Instanzen und ‑Datenbanken erstellen und sie verwenden; Cloud Spanner-Datenbanken über verschiedene Verfahren laden; Cloud Spanner-Datenbanken sichern, Datenbankschemas definieren und Abfragepläne verstehen sowie eine moderne Web-App bereitstellen, die mit einer Cloud Spanner-Instanz verbunden ist.
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In diesem kurzen Kurs zur Einbindung von Anwendungen mit Gemini 1.0 Pro-Modellen in Google Cloud lernen Sie die Gemini API und die zugehörigen generativen KI-Modelle kennen. Sie erfahren, wie Sie vom Code aus auf Gemini 1.0 Pro und Gemini 1.0 Pro Vision zugreifen. Dabei können Sie die Funktionen der Modelle mithilfe von Text-, Bild- und Videoprompts über eine Anwendung testen.
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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on Google Cloud.
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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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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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Learn to use LangChain to call Google Cloud LLMs and Generative AI Services and Datastores to simplify complex applications' code.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search.
You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwenden von multimodalen Prompts, um Informationen aus Text- und Bilddaten zu gewinnen; Erstellen einer Videobeschreibung und Abrufen von zusätzlichen, über das Video hinausgehenden Informationen unter Verwendung von Multimodalität mit Gemini; Erstellen von Metadaten von Dokumenten mit Text und Bildern; Ermitteln aller relevanten Textabschnitte und Drucken von Zitationen durch Nutzung von multimodaler Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Gemini.
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Delve into the power of multimodal AI with this project-based course using Gemini. Master essential techniques and build advanced applications. You will:
- Experiment with multimodal use cases to expand application possibilities
- Implement recommendation systems that combine suggestions with clear reasoning
- Design a powerful document search engine using multimodal RAG methods
Important Disclaimer: Please note that these labs are under active development. Functionality may occasionally change or break unexpectedly, and content might be removed or altered without notice. By proceeding with this course, you acknowledge this potential disruption.
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Unlock the power of Google Cloud's cutting-edge Vertex AI Gemini API to craft innovative multimodal applications. This hands-on course delves into the integration of the Vertex AI SDK for Python, guiding you through the generation of sophisticated responses powered by the Gemini Pro and Gemini Pro Vision models. Get ready to build, deploy, and harness the transformative capabilities of multimodal AI within your own projects.
Important Disclaimer: Please note that these labs are under active development. Functionality may occasionally change or break unexpectedly, and content might be removed or altered without notice. By proceeding with this course, you acknowledge this potential disruption.
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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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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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Learn how Gemini can revolutionize your ability to develop applications! This course helps developers go beyond the basics and learn how to integrate Gemini into their workflows.
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Get hands-on with the Gemini Pro and Gemini Pro Vision models through our new labs. This course gives you a unique chance to explore these powerful AI tools while our training content is still in development. Learn to interact with the models using the Vertex AI Gemini API and cURL commands, and help us create the best possible learning experience around this technology.
Important Disclaimer: Please note that these labs are under active development. Functionality may occasionally change or break unexpectedly, and content might be removed or altered without notice. By proceeding with this course, you acknowledge this potential disruption.
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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 explores the different products and capabilities of Gemini Enterprise for Customer Experience and Conversational Agents. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
Weitere Informationen
This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
Weitere Informationen
In this course, you will learn about the Apigee Integration solution and its architecture. You will learn how to identify and develop customer opportunities while differentiating Google's offering from other competitors. Also, the course includes a deep dive into the use of Connectors in Apigee Integrations, as well as demos into how the implementation configurations for design, deployment, monitoring and debugging are carried out.
Weitere Informationen
This course helps learners prepare for the Professional Cloud Security Engineer (PCSE) Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of lectures, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
Weitere Informationen
(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.
Weitere Informationen
This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
Weitere Informationen
(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used)
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.
Weitere Informationen
In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics.
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.
This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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
Weitere Informationen
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of Migration from Teradata to BigQuery using the Data Transfer Service and the Teradata TPT Export Utility. Sample Data will be used during both methods. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema, data and SQL from a Teradata data warehouse to BigQuery.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. 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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.
Weitere Informationen
This course enables system integrators and partners to understand the principles of automated migrations, plan legacy system migrations to Google Cloud leveraging G4 Platform, and execute a trial code conversion.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Weitere Informationen
This course is the third of three courses in the Developing APIs for Google Cloud's Apigee API Platform series. This course focuses on API development topics. In this course, you learn how to create APIs that utilize multiple services, how to create a REST API for SOAP services, and how you can use custom code on Apigee. You will also learn about fault handling, and how to share logic between proxies. You learn about traffic management and caching. You also create a developer portal, and publish your API to the portal. You learn about logging and analytics, as well as CI/CD and the different deployment models supported by Apigee. This course utilizes hands-on labs that model an API development process that can be used for real-world projects on Google Cloud's Apigee API platform.
Weitere Informationen
This course is the second of three courses in the Developing APIs for Google Cloud's Apigee API Platform series. This course focuses on API security. In this course, you learn how to secure your APIs. You explore the security concerns you will encounter for your APIs. You learn about OAuth, the primary authorization method for REST APIs. You will learn about JSON Web Tokens (JWTs) and federated security. You will also learn about securing against malicious requests, safely sending requests across a public network, and how to secure your data for users of Apigee. This course utilizes hands-on labs that model an API development process that can be used for real-world projects on Google Cloud's Apigee API platform.
Weitere Informationen
This course is the first of three courses in the Developing APIs for Google Cloud's Apigee API Platform series. This course introduces you to API design and the fundamentals of the Apigee platform. In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API lifecycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the lifecycle. You learn about how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as products to be used by app developers. This course utilizes hands-on labs that model an API development process that can be used for real-world projects on Google Cloud's Apigee API platform.
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Modellbewertung
Earned Feb 9, 2026 EST
Edit images with Imagen
Earned Jan 16, 2026 EST
Generate and Edit Media in Vertex AI
Earned Jan 15, 2026 EST
Model evaluation on Vertex AI
Earned Jan 9, 2026 EST
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned Jan 9, 2026 EST
App-Entwicklung mit der Gemini CLI beschleunigen
Earned Dez 12, 2025 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Okt 27, 2025 EDT
Developing Containerized Applications on Google Cloud
Earned Sep 29, 2025 EDT
Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist optimieren
Earned Sep 29, 2025 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen
Earned Jun 10, 2025 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level
Earned Jun 10, 2025 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI
Earned Jun 9, 2025 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte
Earned Jun 9, 2025 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots
Earned Jun 9, 2025 EDT
Digital Transformation with Google Cloud
Earned Mai 9, 2025 EDT
Cloud Spanner-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Apr 25, 2025 EDT
Anwendungen mit Gemini 1.0 Pro in Google Cloud einbinden
Earned Apr 22, 2025 EDT
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud
Earned Apr 11, 2025 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Apr 1, 2025 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned Jul 2, 2024 EDT
Orchestrate LLM solutions with LangChain
Earned Mai 22, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned Mai 22, 2024 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned Mai 8, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned Mai 7, 2024 EDT
Rich-Dokumente mit Gemini Multimodal und Multimodal RAG untersuchen
Earned Apr 25, 2024 EDT
Multimodality with Gemini
Earned Apr 16, 2024 EDT
App Dev with Gemini
Earned Apr 15, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned Apr 8, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Apr 8, 2024 EDT
Improving developer velocity with Gemini Code Assist
Earned Apr 8, 2024 EDT
Getting Started with the Vertex AI Gemini API
Earned Apr 2, 2024 EDT
Vektorsuche und Einbettungen
Earned Apr 2, 2024 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience and Conversational Agents
Earned Mär 5, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Feb 16, 2024 EST
Inside Track: Authoring and Connectors in Google Apigee Integration
Earned Feb 14, 2024 EST
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey
Earned Feb 8, 2024 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned Feb 5, 2024 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned Dez 3, 2023 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Sep 26, 2023 EDT
Search with AI Applications
Earned Sep 25, 2023 EDT
Getting Started With Application Development
Earned Sep 22, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Aug 21, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Aug 21, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Aug 21, 2023 EDT
Teradata to BigQuery
Earned Aug 21, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Aug 16, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Aug 16, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Aug 15, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Aug 15, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jul 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jul 10, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jul 10, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jul 10, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jul 10, 2023 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned Apr 7, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Jan 12, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Dez 22, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Dez 20, 2022 EST
API Development on Google Cloud's Apigee API Platform
Earned Jul 8, 2021 EDT
API Security on Google Cloud's Apigee API Platform
Earned Dez 22, 2020 EST
API Design and Fundamentals of Google Cloud's Apigee API Platform
Earned Dez 21, 2020 EST