„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Generative 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.
„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.
„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.
„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.
„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.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Grundlegende Sicherheitsfunktionen in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen und Zuweisen von Rollen mit Identity and Access Management (IAM); Erstellen und Verwalten von Dienstkonten; Herstellen einer privaten Verbindung zwischen Virtual Private Cloud-Netzwerken (VPC); Beschränken des Anwendungszugriffs mithilfe von Identity-Aware Proxy; Verwalten von Schlüsseln und verschlüsselten Daten mit Cloud Key Management Service (KMS); und Erstellen eines privaten Kubernetes-Clusters.
In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Angebote von Google Cloud für Projekte mit prädiktiver und generativer KI kennen. Dabei werden die Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die für den gesamten Lebenszyklus der Datenaufbereitung für KI verfügbar sind. Der Kurs umfasst KI‑Grundlagen, ‑Entwicklung und ‑Lösungen. Data Scientists, KI-Entwickler und ML-Engineers sollen in diesem Kurs ihre Fähigkeiten und Kenntnisse durch ansprechende Lernangebote sowie praxisorientierte Übungen erweitern.
Wenn Sie als Einsteiger im Bereich Cloudentwicklung nach praktischen Übungen suchen, die über reine Google Cloud-Grundlagen hinausgehen, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Sie sammeln praktische Erfahrungen in Labs rund um Cloud Storage und andere wichtige Anwendungsdienste wie Cloud Monitoring und Cloud Functions. Dabei bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um sie bei unterschiedlichen Google Cloud-Initiativen einsetzen zu können.
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.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Informationen aus BigQuery-Daten ableiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von SQL-Abfragen, Abfragen öffentlicher Tabellen, Laden von Beispieldaten in BigQuery, Beheben häufig auftretender Syntaxfehler mithilfe der Abfragevalidierung in BigQuery und Erstellen von Berichten in Looker Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten.
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.
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.
Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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.
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Machine Learning Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.
This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
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.