Einführung in Large Language Models
Earned Aug 6, 2025 EDT
Einführung in generative KI
Earned Mär 28, 2024 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Mär 3, 2023 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Feb 26, 2023 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Feb 26, 2023 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Feb 5, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Jan 27, 2023 EST
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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
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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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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.
Einführung in Large Language Models
Earned Aug 6, 2025 EDT
Einführung in generative KI
Earned Mär 28, 2024 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Mär 3, 2023 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Feb 26, 2023 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Feb 26, 2023 EST
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Feb 5, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Jan 27, 2023 EST