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Jorge Daniel

Mitglied seit 2022

Bronze League

25985 Punkte
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Nov 23, 2024 EST
Modernization of Java Applications for Google Cloud Earned Okt 28, 2024 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned Okt 26, 2024 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Okt 24, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey Earned Okt 13, 2024 EDT
Security Best Practices in Google Cloud Earned Okt 12, 2024 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Sep 24, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning Earned Sep 9, 2024 EDT
Azure Virtual Machines to Compute Engine Earned Mai 2, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned Apr 19, 2024 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Mär 28, 2024 EDT
Migrate to Containers using the Migration Assessment Tool Earned Jan 20, 2024 EST
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery Earned Okt 26, 2023 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud Earned Sep 6, 2023 EDT
Cloudera to Google Cloud Earned Aug 29, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jul 30, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Jul 30, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Jul 21, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jul 20, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Mai 18, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Mai 15, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Mai 14, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Mai 11, 2023 EDT

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.

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This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks in rehosting applications from on-premise to Google Cloud. It also aims to re-platform applications to run in GKE. Learners will perform the tasks of Migrating MySQL, Angular, and Java applications from their on-premise machines to Google Cloud VM instances. Sample code will be used during the migration.

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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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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

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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.

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This self-paced training course gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure Google Cloud solution, including Cloud Storage access control technologies, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, API access controls, scoping, shielded VMs, encryption, and signed URLs. It also covers securing Kubernetes environments.

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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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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.

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Migration from Azure to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.

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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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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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This course educates partners on key concepts of Google’s Migrate to Containers. It will cover planning, workload fitness for conversion, deployment with a processing cluster, and the migration process.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.

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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.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from five products hosted on Cloudera or Hortonworks to corresponding Google Cloud services and hosted products. The migration solutions addressed will be: HDFS data to Google Cloud Dataproc and Cloud Storage Hive data to Cloud Dataproc and the Cloud Dataproc Metastore Hive data to Google Cloud BigQuery Impala data to Google Cloud BigQuery HBase to Google Cloud Bigtable Sample data will be used during all five migrations. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners understanding of the topics.

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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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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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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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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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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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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 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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