Teilnehmen Anmelden

Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Hamideh Afrashteh

Mitglied seit 2024

Generative KI kennenlernen – Vertex AI Earned Sep 2, 2025 EDT
Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit (ADK) and Agent Engine Earned Aug 8, 2025 EDT
Agentspace Implementation Bootcamp 2025 On-Demand Earned Jun 6, 2025 EDT
Vertex AI Search for Commerce Earned Mai 19, 2025 EDT
Agent Summarization (Custom) Earned Apr 30, 2025 EDT
Wissensaustausch mit Agentspace beschleunigen Earned Mär 5, 2025 EST
Create Agents with Generative Playbooks Earned Mär 3, 2025 EST
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln Earned Feb 28, 2025 EST
[CEPF L300 Course]: Data Analytics Earned Jan 28, 2025 EST
Search with AI Applications Earned Aug 6, 2024 EDT
Introduction to CES and Conversational Agents Earned Aug 6, 2024 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Aug 1, 2024 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Aug 1, 2024 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Jul 31, 2024 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jul 31, 2024 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Jul 31, 2024 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jul 31, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jul 27, 2024 EDT
BigQuery for Data Analysis II Earned Jul 25, 2024 EDT
Machine Learning in the Enterprise Earned Jul 24, 2024 EDT
Feature Engineering Earned Jul 20, 2024 EDT
Launching into Machine Learning Earned Jul 16, 2024 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Jul 11, 2024 EDT
BigQuery for Data Warehousing II Earned Jul 9, 2024 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln Earned Jul 1, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI Earned Jun 30, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features Earned Jun 30, 2024 EDT
Prompt-Design mit Vertex AI Earned Jun 29, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCAIP Earned Jun 27, 2024 EDT
Vektorsuche und Einbettungen Earned Jun 27, 2024 EDT
Gemini für Anwendungsentwickler Earned Jun 26, 2024 EDT
Operating Data Cloud Earned Jun 23, 2024 EDT

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.

Weitere Informationen

In this course, you’ll learn to use the Google Agent Development Kit to build complex, multi-agent systems. You will build agents equipped with tools, and connect them with parent-child relationships and flows to define how they interact. You’ll run your agents locally and deploy them to Vertex AI Agent Engine to run as a managed agentic flow, with infrastructure decisions and resource scaling handled by Agent Engine. Please note these labs are based off a pre-released version of this product. There may be some lag on these labs as we provide maintenance updates.

Weitere Informationen

This learning path, designed for customer-facing Googlers in Cloud GTM who are working on Agentspace implementation, will help them better assist customers you are working with in implementing Agentspace. Who should attend? This course is ideal for Googlers in Cloud GTM who are working with customers on Agentspace implementations. By the end of this course, you will be able to assist customers you are working with in implementing Agentspace. Prerequisites In order to fully benefit from this advanced level course, you should complete the following training before attending the Agentspace Implementation Bootcamp: Accelerate Knowledge Exchange with Agentspace (2 hours) - Includes the advanced level Extend Agentspace assistant capabilities with Conversational Agents lab. Deploy Agentspace labs - Use this link to earn the skills badge Includes the Deploy and query Google Agentspace: Learning Lab (1.5 hours) and the Deploy Google Agentspace with Data Stores and an action: Challenge Lab (1.5…

Weitere Informationen

This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

Weitere Informationen

In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.

Weitere Informationen

Agentspace, ein Unternehmenstool, mit dem Mitarbeiter bestimmte Informationen in Dokumentenspeichern, E‑Mails, Chats, Ticketsystemen und anderen Datenquellen über eine einzige Suchleiste finden können, vereint das Fachwissen von Google in den Bereichen Suche und KI. Der Agentspace-Assistent kann auch beim Brainstorming, der Recherche oder der Strukturierung von Dokumenten unterstützen und zum Beispiel Kollegen zu einem Kalendertermin einladen, um Wissensarbeit sowie die Zusammenarbeit zu beschleunigen.

Weitere Informationen

This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo zum Kurs Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Texterstellung, Anwendung von Funktionsaufrufen mit dem Python SDK und der Gemini API und Bereitstellung einer Streamlit-Anwendung mit Cloud Run. Dabei lernen Sie, wie Sie mithilfe von Gemini und entsprechenden Prompts Text erstellen, Cloud Shell zum Testen und Iterieren einer Streamlit-Anwendung nutzen und diese Anwendung dann als Docker-Container zur Bereitstellung in Cloud Run verpacken.

Weitere Informationen

This Data Analytics course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using Google Cloud services. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance. The labs in this course have replaced the previous L300 Data Analytics Challenge Lab. If you have already completed the Challenge Lab as part of your L300 accreditation requirement, it will be carried over and count towards your L300 status. You must score 80% or higher for each lab to complete this course, and fulfill your CEPF L300 Data Analytics requirement. For technical issues with a Challenge Lab, please raise a Buganizer ticket using this CEPF Buganizer template: go/cepfl300labsupport

Weitere Informationen

(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.

Weitere Informationen

This course explores the different products and capabilities of Customer Engagement Suite (CES) and Conversational agents. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.

Weitere Informationen

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.

Weitere Informationen

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

Weitere Informationen

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.

Weitere Informationen

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

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.

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

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

Weitere Informationen

Welcome Gamers! Test your skills and learn BigQuery, all while having fun! You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

Weitere Informationen

This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

Weitere Informationen

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.

Weitere Informationen

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.

Weitere Informationen

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.

Weitere Informationen

Welcome Gamers! In today's game you will get to know about some interesting concepts of Data Warehousing. Get hands on experience with Data Warehousing and Big Query! Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.

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

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. Entdecken Sie, wie Sie wirksame Prompts erstellen, auf generativer KI basierende Ausgaben steuern und Gemini-Modelle in Marketing-Szenarien aus der Praxis anwenden. 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, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Geschäftssituation 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

This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center AI Platform (CCAIP). CCAIP is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy CCAI without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.

Weitere Informationen

In diesem Kurs lernen Sie KI-basierte Suchtechnologien, Tools und Anwendungen kennen. Er umfasst folgende Themen: die semantische Suche mithilfe von Vektoreinbettungen, die Hybridsuche, bei der semantische und stichwortbezogene Ansätze kombiniert werden, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), die KI-Halluzinationen durch einen fundierten KI-Agenten minimiert. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit der Vektorsuche in Vertex AI zum Entwickeln einer intelligenten Suchmaschine.

Weitere Informationen

In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

Weitere Informationen

Welcome Gamers! Learn how Cloud Dataprep can be used on complicated data structures in BigQuery, while having fun! Build a BI dashboard for visualizing patterns in your business data. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

Weitere Informationen