Transformer Models and BERT Model - Deutsch
Earned Jun 3, 2024 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Deutsch
Earned Jun 1, 2024 EDT
Attention Mechanism - Deutsch
Earned Jun 1, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Deutsch
Earned Jun 1, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Deutsch
Earned Mai 31, 2024 EDT
Prompt Design in Vertex AI
Earned Mai 30, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Deutsch
Earned Mai 28, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Deutsch
Earned Mai 28, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Deutsch
Earned Mai 28, 2024 EDT
Gemini for end-to-end SDLC - Deutsch
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Meet
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Sheets
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Slides
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Docs
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Gmail
Earned Mai 21, 2024 EDT
Introduction to Gemini for Google Workspace
Earned Mai 21, 2024 EDT
Optimieren Sie die Navigationsumgebung Ihrer Website mit generativer KI, um die Suchfunktion für die Nutzer zu verbessern. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Vertex AI Search Ihren Nutzern eine auf generativer KI basierende Suchfunktion bieten können, mit der sich Inhalte auf der Website einfacher finden lassen. Als Website-Editor lernen Sie außerdem, wie Sie mit generativer KI schnell und effizient anhand von Vorschlägen Inhalte übersetzen und verbessern können.
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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Flutter, dem portierbaren Benutzeroberflächen-Toolkit von Google, eine App entwickeln und diese in Gemini, die Reihe generativer KI-Modelle von Google, einbinden. Außerdem nutzen Sie Vertex AI Agent Builder, die Plattform von Google zum Erstellen und Verwalten von KI-Agents und ‑Anwendungen.
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In diesem Kurs werden wichtige Themen zu Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools empfohlene Vorgehensweisen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von KI umsetzen.
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In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI für Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren können.
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In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwenden von multimodalen Prompts, um Informationen aus Text- und Bilddaten zu gewinnen; Erstellen einer Videobeschreibung und Abrufen von zusätzlichen, über das Video hinausgehenden Informationen unter Verwendung von Multimodalität mit Gemini; Erstellen von Metadaten von Dokumenten mit Text und Bildern; Ermitteln aller relevanten Textabschnitte und Drucken von Zitationen durch Nutzung von multimodaler Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Gemini. 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 Sk…
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The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.
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This course equips app developers with the skills to integrate generative AI features into their applications using Firebase Genkit. You learn how to leverage Firebase Genkit's capabilities for backend flows and seamless model execution, all using Node.js. The course guides you through the entire process, from prototyping to production, providing a pattern for building next-generation AI-powered applications.
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Complete the intermediate Explore Generative AI with the Gemini API in Vertex AI skill badge to demonstrate skills in the following: text generation, image and video analysis for enhanced content creation, and applying function calling techniques within the Gemini API. Discover how to leverage sophisticated Gemini techniques, explore multimodal content generation, and expand the capabilities of your AI-powered projects. Skill badges validate your practical knowledge on specific products through hands-on labs and challenge assessments. Earn a badge by completing a course or jump straight into the challenge lab to get your badge today. Badges prove your proficiency, enhance your professional profile, and ultimately lead to increased career opportunities. Visit your profile to track badges you’ve earned.
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Mit dem Skill-Logo Develop Serverless Apps with Firebase weisen Sie Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: serverlose Webanwendungen mit Firebase entwickeln, Firestore für die Datenbankverwaltung verwenden, Bereitstellungsprozesse mit Cloud Build automatisieren und Google Assistant-Funktionen in Ihre Anwendungen integrieren. 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 erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
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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.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Derive Insights from BigQuery Data weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von SQL-Abfragen, Abfragen öffentlicher Tabellen, Laden von Beispieldaten in BigQuery, Beheben häufig auftretender Syntaxfehler mithilfe der Abfragevalidierung in BigQuery und Erstellen von Berichten in Looker Studio durch Herstellen einer Verbindung zu BigQuery-Daten. 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.
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Earn a skill badge by completing the Create a Streaming Data Lake on Cloud Storage course, where you use Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Storage together to create a streaming data lake on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning 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.
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Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
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Sie erfahren alles über BigQuery Machine Learning für Inferenzen, warum Datenanalysten es nutzen sollten, Anwendungsfälle und unterstützte ML-Modelle. Sie lernen auch, wie Sie ML-Modelle in BigQuery erstellen und verwalten.
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In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für Aufgaben basierend auf generativer KI in BigQuery verwenden. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls zum Customer-Relationship-Management lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Zur besseren Nachvollziehbarkeit bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Programmieren von Lösungen mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you will learn how the API derrives sentiment from text. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Mit auf generativer KI basierenden Anwendungen, kurz GenAI-Anwendungen, werden Nutzerinteraktionen möglich, die es vor Large Language Models (LLMs) kaum gab. Wie können Sie als Anwendungsentwickler mit generativer KI interaktive, leistungsstarke Anwendungen in Google Cloud erstellen?
In diesem Kurs lernen Sie etwas über Anwendungen, die auf generativer KI basieren, und erfahren, wie Sie Prompt-Design und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen können, um mit LLMs leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln. Wir stellen Ihnen eine produktionsreife Architektur für auf generativer KI basierende Anwendungen vor und Sie erstellen eine Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML 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; Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML; standortübergreifendes Kopieren von Daten mit Cloud Composer. 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.
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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.
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Dieser Kurs gibt Machine-Learning-Anwendern alle grundlegenden Tools, Techniken und Best Practices zur Bewertung von generativen und prädiktiven KI-Modellen an die Hand. Die Modellbewertung ist ein wichtiger Schritt, bei dem geprüft wird, ob ML-Systeme in der Produktion zuverlässige, genaue und leistungsstarke Ergebnisse erzielen.
Die Teilnehmer erwerben fundierte Kenntnisse über verschiedene Bewertungsmesswerte und -methoden und lernen, sie auf unterschiedliche Modelltypen und Aufgaben anzuwenden. Im Kurs wird schwerpunktmäßig auf die besonderen Herausforderungen generativer KI-Modelle eingegangen und es werden Strategien vorgestellt, wie sich diese effektiv bewältigen lassen. Die Teilnehmer lernen auf der Plattform Vertex AI von Google Cloud, robuste Bewertungsprozesse zur Auswahl, Optimierung und kontinuierlichen Überwachung des Modells zu implementieren.
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This course is designed for data analysts who want to learn about using BigQuery for their data analysis needs. Through a combination of videos, labs, and demos, we cover various topics that discuss how to ingest, transform, and query your data in BigQuery to derive insights that can help in business decision making.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Create ML Models with BigQuery ML weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen. 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 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.
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Want to build ML models in minutes instead of hours using just SQL? BigQuery ML democratizes machine learning by letting data analysts create, train, evaluate, and predict with machine learning models using existing SQL tools and skills. In this series of labs, you will experiment with different model types and learn what makes a good model. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources.
Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you.
After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.
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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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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 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.
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Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.
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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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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.
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In diesem Kurs wird die Vertex AI-Vektorsuche vorgestellt und beschrieben, wie sie beim Erstellen einer Suchanwendung mit Large Language Model-APIs (LLM) für Einbettungen genutzt werden kann. Der Kurs besteht aus konzeptionellen Lektionen über Vektorsuche und Texteinbettungen, interaktiven Demos zum Erstellen einer Vektorsuche in Vertex AI und einem praxisorientierten Lab.
Weitere Informationen
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für das Erstellen und Anpassen von Modellen basierend auf generativer KI. Anhand von umfassenden Lektionen, ansprechenden Demos und eines praxisorientierten Labs lernen Sie einen KI-Workflow kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design und Modellabstimmung nutzen. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial dieser Modelle in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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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.
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.
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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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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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Mit dem Skill-Logo Prompt Design in 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.
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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.
Weitere Informationen
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.
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.
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Gemini for Google Workspace provides customers with access to generative AI features. This course delves into the capabilities of Gemini in Google Meet. Through video lessons, hands-on activities and practical examples, you will gain a comprehensive understanding of the Gemini features in Google Meet. You learn how to use Gemini to generate background images, improve your video quality, and translate captions. By the end of this course, you'll be equipped with the knowledge and skills to confidently utilize Gemini in Google Meet to maximize the effectiveness of your video conferences.
Weitere Informationen
Gemini for Google Workspace provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this mini-course, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Sheets.
Weitere Informationen
Gemini for Google Workspace provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this mini-course, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Slides.
Weitere Informationen
Gemini for Google Workspace provides customers with access to generative AI features. This course delves into the capabilities of Gemini in Google Docs using video lessons, hands-on activities and practical examples. You learn how to use Gemini to generate written content based on prompts. You also explore using Gemini to edit text you’ve already written, helping you improve your overall productivity. By the end of this course, you'll be equipped with the knowledge and skills to confidently utilize Gemini in Google Docs to improve your writing.
Weitere Informationen
Gemini for Google Workspace provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this mini-course, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
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Gemini for Google Workspace provides customers with generative AI features in Google Workspace. In this learning path, you learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Websitemodernisierung mit generativer KI in Google Cloud
Earned Feb 10, 2025 EST
Mit Vertex AI und Flutter auf generativer KI basierende Agents erstellen
Earned Feb 7, 2025 EST
Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Deutsch
Earned Jan 30, 2025 EST
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Deutsch
Earned Jan 30, 2025 EST
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch
Earned Jan 28, 2025 EST
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG
Earned Jan 28, 2025 EST
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned Dez 10, 2024 EST
Build Generative AI Apps with Firebase Genkit
Earned Dez 5, 2024 EST
Explore Generative AI with the Gemini API in Vertex AI
Earned Nov 28, 2024 EST
Develop Serverless Apps with Firebase
Earned Nov 21, 2024 EST
Gemini for Application Developers - Deutsch
Earned Okt 31, 2024 EDT
Derive Insights from BigQuery Data
Earned Okt 30, 2024 EDT
Create a Streaming Data Lake on Cloud Storage
Earned Okt 30, 2024 EDT
Professional Machine Learning Engineer Study Guide
Earned Okt 28, 2024 EDT
Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Deutsch
Earned Okt 25, 2024 EDT
BigQuery Machine Learning für Inferenzen nutzen
Earned Okt 25, 2024 EDT
Work with Gemini Models in BigQuery - Deutsch
Earned Okt 24, 2024 EDT
Gemini for Data Scientists and Analysts - Deutsch
Earned Okt 23, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API
Earned Okt 22, 2024 EDT
Auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud entwickeln
Earned Okt 17, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned Okt 17, 2024 EDT
Feature Engineering
Earned Okt 10, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Deutsch
Earned Okt 9, 2024 EDT
BigQuery for Data Analysts
Earned Okt 8, 2024 EDT
Create ML Models with BigQuery ML
Earned Okt 5, 2024 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned Okt 2, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights
Earned Sep 30, 2024 EDT
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud
Earned Sep 25, 2024 EDT
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Deutsch
Earned Sep 19, 2024 EDT
Launching into Machine Learning
Earned Sep 19, 2024 EDT
Stateful Flows
Earned Sep 6, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned Aug 13, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Deutsch
Earned Jun 13, 2024 EDT
Vector Search and Embeddings - Deutsch
Earned Jun 9, 2024 EDT
Introduction to Vertex AI Studio - Deutsch
Earned Jun 7, 2024 EDT
Create Image Captioning Models - Deutsch
Earned Jun 3, 2024 EDT
Transformer Models and BERT Model - Deutsch
Earned Jun 3, 2024 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Deutsch
Earned Jun 1, 2024 EDT
Attention Mechanism - Deutsch
Earned Jun 1, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Deutsch
Earned Jun 1, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Deutsch
Earned Mai 31, 2024 EDT
Prompt Design in Vertex AI
Earned Mai 30, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Deutsch
Earned Mai 28, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Deutsch
Earned Mai 28, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Deutsch
Earned Mai 28, 2024 EDT
Gemini for end-to-end SDLC - Deutsch
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Meet
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Sheets
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Slides
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Google Docs
Earned Mai 21, 2024 EDT
Gemini in Gmail
Earned Mai 21, 2024 EDT
Introduction to Gemini for Google Workspace
Earned Mai 21, 2024 EDT