Teilnehmen Anmelden

Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Omar Irfan Khan

Mitglied seit 2021

Gold League

21305 Punkte
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Feb 1, 2025 EST
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Feb 1, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Feb 1, 2025 EST
Gemini für Sicherheitsexperten Earned Jan 31, 2025 EST
Gemini für den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus Earned Jan 31, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Jan 30, 2025 EST
Mit Google Vids ansprechende Videos erstellen Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini in Google Drive Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini in Google Meet Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini in Google Sheets Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini in Google-Präsentation Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini in Google Docs Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini in Gmail Earned Jan 30, 2025 EST
Einführung in Gemini für Google Workspace Earned Jan 30, 2025 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Jan 30, 2025 EST
How Google Does Machine Learning Earned Okt 31, 2021 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned Okt 25, 2021 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Okt 21, 2021 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Okt 20, 2021 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud Earned Okt 19, 2021 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Earned Okt 18, 2021 EDT
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten Earned Okt 14, 2021 EDT
API Development on Google Cloud's Apigee API Platform Earned Okt 12, 2021 EDT
API Security on Google Cloud's Apigee API Platform Earned Okt 12, 2021 EDT
API Design and Fundamentals of Google Cloud's Apigee API Platform Earned Okt 12, 2021 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Okt 12, 2021 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Okt 11, 2021 EDT
Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Okt 8, 2021 EDT
Google Cloud Essentials Earned Okt 8, 2021 EDT

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

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

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 erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie beim Schutz Ihrer Cloud-Umgebung und -Ressourcen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie Beispielarbeitslasten in einer Umgebung in Google Cloud bereitstellen und mit Gemini fehlerhafte Sicherheitseinstellungen identifizieren und korrigieren können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie Ihr Cloud-Sicherheitsstatus durch Gemini verbessert werden kann. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

Weitere Informationen

In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie bei der Nutzung von Google-Produkten und -Diensten zum Entwickeln, Testen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie mit Gemini eine Webanwendung entwickeln und debuggen, Tests entwickeln und Daten abfragen können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie der Softwareentwicklungs-Lebenszyklus durch Gemini verbessert werden kann. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

Weitere Informationen

Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die nötigen Tools, um die speziellen Herausforderungen zu erkennen, mit denen MLOps-Teams bei der Bereitstellung und Verwaltung von Modellen basierend auf generativer KI konfrontiert sind. Sie erfahren, wie KI-Teams durch Vertex AI dabei unterstützt werden, MLOps-Prozesse zu optimieren und mit Projekten erfolgreich zu sein, in denen generative KI zum Einsatz kommt.

Weitere Informationen

In diesem Kurs lernen Sie Google Vids kennen, eine App zum Erstellen und Bearbeiten von Videos für ausgewählte Google Workspace-Nutzer. Anhand von Lektionen und Demos erfahren Sie, wie Ihnen mit Videos bei Ihrer Arbeit ansprechendes Storytelling gelingt. Wir zeigen Ihnen außerdem, wie Sie Medien, Audio- und Videoclips nahtlos einbinden, Stile anpassen und Ihre Arbeit ganz einfach teilen können. Einige Vids-Funktionen nutzen generative KI und ermöglichen so effizienteres Arbeiten. Generative KI-Tools wie Gemini können ungenaue oder unangemessene Daten liefern. Verlassen Sie sich nicht auf die Funktionen von Gemini, wenn Sie medizinischen, rechtlichen, finanziellen oder anderen professionellen Rat erhalten möchten. Vorschläge von Gemini-Funktionen spiegeln nicht die Auffassung von Google wider und sollten Google nicht zugeschrieben werden.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Nutzern den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es anhand von Videolektionen, praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen um die Funktionen von Gemini in Google Drive. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Drive sicher anwenden und Ihre Workflows damit verbessern.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es um Gemini in Google Meet. Durch Videokurse, praxisorientierte Aktivitäten und praktische Beispiele lernen Sie die Gemini-Funktionen in Google Meet kennen. Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Hintergrundbilder generieren, die Videoqualität verbessern und Untertitel übersetzen können. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Meet sicher anwenden und Videokonferenzen damit noch effektiver durchführen.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Sheets einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Präsentationen einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen. In diesem Kurs geht es anhand von Videolektionen, praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen um die Funktionen von Gemini in Google Docs. Sie lernen, wie Sie mit Gemini und Prompts schriftliche Inhalte erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Gemini zum Bearbeiten bereits geschriebener Texte verwenden, um Ihre Gesamtproduktivität zu steigern. Am Ende dieses Kurses können Sie Gemini in Google Docs sicher anwenden und bessere Texte verfassen.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Mini-Kurs vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Gmail einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

Weitere Informationen

Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Workspace einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

Weitere Informationen

In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

Weitere Informationen

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.

Weitere Informationen

This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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

Processing streaming data is becoming increasingly popular as streaming enables businesses to get real-time metrics on business operations. This course covers how to build streaming data pipelines on Google Cloud. Pub/Sub is described for handling incoming streaming data. The course also covers how to apply aggregations and transformations to streaming data using Dataflow, and how to store processed records to BigQuery or Bigtable for analysis. Learners get hands-on experience building streaming data pipeline components on Google Cloud by using QwikLabs.

Weitere Informationen

The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.

Weitere Informationen

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. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.

Weitere Informationen

In this course, you learn how to create APIs that utilize multiple 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. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform.This is the third and final course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform course series.

Weitere Informationen

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 also learn about securing against malicious requests, safely sending requests across a public network, and how to secure your data for users of Apigee. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the second course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Development on Google Cloud's Apigee API Platform course.

Weitere Informationen

In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API life cycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the life cycle. You learn about how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as API products to be used by app developers. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the first course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Security on Google Cloud's Apigee API Platform course.

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

Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu bekommen, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von gcloud-Befehlen, Verwenden von Cloud Shell, Erstellen und Bereitstellen von virtuellen Maschinen in der Compute Engine und Konfigurieren von Netzwerk- und HTTP-Load-Balancern. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud vergeben wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer praxisnahen Geschäftssituation anwenden. Absolvieren Sie eine kursspezifische Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein Skill-Logo zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.

Weitere Informationen

In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.

Weitere Informationen