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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Aliyan Waheed

Mitglied seit 2023

Gold League

22205 Punkte
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Jan 24, 2024 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jan 24, 2024 EST
Einführung in Large Language Models Earned Jan 24, 2024 EST
Einführung in generative KI Earned Jan 24, 2024 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Jan 24, 2024 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Jan 24, 2024 EST
Encoder-Decoder-Architektur Earned Jan 24, 2024 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jan 24, 2024 EST
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jan 24, 2024 EST
Gemini in Google Meet Earned Jan 24, 2024 EST
Gemini in Google Sheets Earned Jan 24, 2024 EST
Gemini in Google-Präsentation Earned Jan 24, 2024 EST
Gemini in Google Docs Earned Jan 24, 2024 EST
Gemini in Gmail Earned Jan 24, 2024 EST
Einführung in Gemini für Google Workspace Earned Jan 24, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned Jan 24, 2024 EST
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Jan 23, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud Earned Jan 22, 2024 EST
Generative KI kennenlernen – Vertex AI Earned Jan 21, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio Earned Jan 10, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned Jan 10, 2024 EST
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Jan 10, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned Jan 10, 2024 EST

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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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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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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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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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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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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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 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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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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In diesem Anfängerkurs erhalten Sie Informationen über den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud. Außerdem werden Ihnen die verfügbaren Tools zum Auswerten, Analysieren und Visualisieren von Daten sowie zur Freigabe Ihrer gewonnenen Erkenntnisse an Stakeholder vorgestellt. Anhand einer Fallstudie sowie von praxisorientierten Labs, Vorlesungen und Quizzen/Demos zeigt der Kurs, wie Rohdaten bereinigt und daraus wirkungsvolle Visualisierungen und Dashboards erstellt werden. Ganz gleich, ob Sie bereits mit Daten arbeiten und erfahren möchten, wie Sie in Google Cloud erfolgreich sein können, oder ob Sie sich beruflich weiterbilden möchten – dieser Kurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Fast jeder, der bei seiner Arbeit Datenanalysen ausführt oder verwendet, kann von diesem Kurs profitieren.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.

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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Vertex AI“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Modelle der Vertex AI PaLM API-Familie verwenden, einschließlich text-bison, chat-bison, und textembedding-gecko. Außerdem lernen Sie, wie Sie Prompts gestalten, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassungen und mehr verwenden. Weiterhin erfahren Sie, wie Sie ein Foundation Model durch das Trainieren über benutzerdefiniertes Training in Vertex AI optimieren und es in einem Vertex AI-Endpunkt bereitstellen.

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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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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.

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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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.

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