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Google Cloud Skills Boost

Apply your skills in Google Cloud console

Ayesha Iftikhar

Mitglied seit 2023

Diamond League

33385 Punkte
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG Earned Jun 28, 2024 EDT
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Deutsch Earned Jun 27, 2024 EDT
Configure and Maintain CCAIP as an Admin Earned Jun 27, 2024 EDT
Vector Search and Embeddings - Deutsch Earned Jun 26, 2024 EDT
Manage Functions and Reporting with CCAIP Earned Jun 23, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCAIP Earned Jun 21, 2024 EDT
Gemini in Google Meet Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Google Sheets Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Google Slides Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Google Docs Earned Jun 20, 2024 EDT
Gemini in Gmail Earned Jun 20, 2024 EDT
Introduction to Gemini for Google Workspace Earned Jun 20, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX Earned Jun 19, 2024 EDT
Gemini for Security Engineers - Deutsch Earned Jun 19, 2024 EDT
Gemini for end-to-end SDLC - Deutsch Earned Jun 19, 2024 EDT
Einführung in die Datenanalyse in Google Cloud Earned Jun 19, 2024 EDT
Customer Experience with Google AI Architecture Earned Jun 12, 2024 EDT
Conversational AI telephony and chat integrations Earned Jun 12, 2024 EDT
Virtual FAQ with data store agents Earned Jun 12, 2024 EDT
DFCX Virtual Agent Delivery Framework Earned Jun 11, 2024 EDT
Webhook fundamentals Earned Jun 11, 2024 EDT
Gemini for Cloud Architects - Deutsch Earned Jun 4, 2024 EDT
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch Earned Jun 4, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Deutsch Earned Jun 4, 2024 EDT
Introduction to Vertex AI Studio - Deutsch Earned Jun 4, 2024 EDT
Create Image Captioning Models - Deutsch Earned Jun 4, 2024 EDT
Transformer Models and BERT Model - Deutsch Earned Jun 3, 2024 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Deutsch Earned Jun 3, 2024 EDT
Attention Mechanism - Deutsch Earned Jun 3, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Deutsch Earned Jun 3, 2024 EDT
Prompt Design in Vertex AI Earned Mai 30, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Deutsch Earned Mai 29, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Deutsch Earned Mai 27, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Deutsch Earned Mai 27, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Deutsch Earned Mai 26, 2024 EDT

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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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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Configure and Maintain CCAIP as an Admin is a course that provides end users with essential learning about the core features, functionality, reporting, and configuration information most relevant to the role. This course is most appropriate for those who perform administrative functions to support the operation of the contact center as well as analyze, troubleshoot, and configure the platform to best meet the demands of customers. While this program will review some monitoring and reporting aspects, those topics are explored in depth in the course titled, “Managing Functions and Reporting with CCAIP.”

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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.

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Manage Functions and Reporting with CCAI Platform provides end-users with essential training about the core features, functionality, monitoring, reporting, and configuration information that is most relevant to the role. This course is most appropriate for those at the managerial level of the contact center who are tasked with monitoring the effectiveness, efficiency, and KPI attainment for all consumer interactions. While this program will review some aspects of settings and configuration options, the major focus is on reporting functionality in CCAI Platform.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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 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.

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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.

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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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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.

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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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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 this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX and CCAI Insights.

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This course explores how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem

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In this course, you will learn how to develop a generative agent capable of answering questions from websites, documents, and/or unstructured data. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and this course is in the process of being updated to reflect the new product name for Dialogflow CX.

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This course explores the best practices, methods and tools to programmatically lead CCAI virtual agent delivery. It includes a high level overview of the end to end journey for building and deploying a virtual agent, as well as the core tenets to create a strong delivery culture. Additionally, this course covers the best practices for workflow management, defect tracking, release management and post-release support to ensure optimal virtual agent performance.

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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Conversational Agents development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Conversational Agent. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Administratoren bei der Bereitstellung von Infrastruktur unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Infrastruktur erklären, GKE-Cluster bereitstellen und eine bestehende Infrastruktur aktualisieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die GKE-Bereitstellung durch Gemini verbessert wird. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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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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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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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.

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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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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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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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