Teilnehmen Anmelden

Sharad Kumar Gangwar

Mitglied seit 2022

Silver League

38620 Punkte
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned Feb 12, 2025 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned Dez 23, 2024 EST
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned Sep 21, 2024 EDT
Generative KI mit der Gemini API in Vertex AI nutzen Earned Sep 17, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned Jul 7, 2024 EDT
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen Earned Jan 7, 2024 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Jan 5, 2024 EST
ML Pipelines on Google Cloud Earned Jan 4, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features Earned Jan 2, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jan 2, 2024 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Dez 31, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Dez 19, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Dez 15, 2023 EST
Production Machine Learning Systems Earned Nov 29, 2023 EST
Machine Learning in the Enterprise Earned Okt 23, 2023 EDT
Feature Engineering Earned Okt 16, 2023 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud Earned Okt 9, 2023 EDT
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Okt 2, 2023 EDT
Launching into Machine Learning Earned Sep 25, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Sep 20, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned Sep 11, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned Sep 8, 2023 EDT
Search with AI Applications Earned Sep 6, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Sep 1, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Sep 1, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned Sep 1, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Aug 29, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Aug 21, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Aug 19, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Aug 19, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Aug 11, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Mai 21, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Mai 20, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Mai 20, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Mai 20, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Dez 28, 2022 EST
Getting Started with Google Kubernetes Engine Earned Dez 28, 2022 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation Earned Dez 26, 2022 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services Earned Dez 25, 2022 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Dez 25, 2022 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation Earned Dez 24, 2022 EST
Migration Summit 2022 Earned Aug 30, 2022 EDT

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

In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

Weitere Informationen

Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo Generative KI mit der Gemini API in Vertex AI nutzen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Textgenerierung, Bild- und Videoanalyse für eine verbesserte Erstellung von Inhalten und die Verwendung von Funktionsaufrufen in der Gemini API. Sie erfahren, wie Sie ausgefeilte Gemini-Techniken einsetzen, multimodale Inhalte erstellen und in KI-Projekten noch mehr Möglichkeiten nutzen können.

Weitere Informationen

This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen. Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers. 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 diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.

Weitere Informationen

Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Dataproc sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.

Weitere Informationen

In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.

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

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

In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

Weitere Informationen

This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

Weitere Informationen

This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

Weitere Informationen

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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

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

This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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

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

Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

Weitere Informationen

This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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

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

This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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

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

Earn a skill badge 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.

Weitere Informationen

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.

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

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

This course teaches participants techniques for monitoring and improving infrastructure and application performance in Google Cloud. Using a combination of presentations, demos, hands-on labs, and real-world case studies, attendees gain experience with full-stack monitoring, real-time log management and analysis, debugging code in production, tracing application performance bottlenecks, and profiling CPU and memory usage.

Weitere Informationen

Welcome to the Getting Started with Google Kubernetes Engine course. If you're interested in Kubernetes, a software layer that sits between your applications and your hardware infrastructure, then you’re in the right place! Google Kubernetes Engine brings you Kubernetes as a managed service on Google Cloud. The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, as it’s commonly referred to, and how to get applications containerized and running in Google Cloud. The course starts with a basic introduction to Google Cloud, and is then followed by an overview of containers and Kubernetes, Kubernetes architecture, and Kubernetes operations.

Weitere Informationen

This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including securely interconnecting networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

Weitere Informationen

This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Compute Engine. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as networks, systems and applications services. This course also covers deploying practical solutions including customer-supplied encryption keys, security and access management, quotas and billing, and resource monitoring.

Weitere Informationen

In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.

Weitere Informationen

This accelerated on-demand course introduces participants to the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Compute Engine. Through a combination of video lectures, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as networks, virtual machines and applications services. You will learn how to use the Google Cloud through the console and Cloud Shell. You'll also learn about the role of a cloud architect, approaches to infrastructure design, and virtual networking configuration with Virtual Private Cloud (VPC), Projects, Networks, Subnetworks, IP addresses, Routes, and Firewall rules.

Weitere Informationen

The GSI Migration Summit is a curated collection of hands-on labs and quests that provide coverage of application migration. Security and analytics labs and quests have been added to provide coverage of key platform concepts and services.

Weitere Informationen