Migration from on-premises VMware to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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 content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
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
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
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 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 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
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
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
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
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
In "Architecting with Google Kubernetes Engine- Workloads", you'll embark on a comprehensive journey into cloud-native application development. Throughout the learning experience, you'll explore Kubernetes operations, deployment management, GKE networking, and persistent storage. This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine- Production course.
Weitere Informationen
In this course, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations," you get a review of the layout and principles of Google Cloud, followed by an introduction to creating and managing software containers and an introduction to the architecture of Kubernetes.
This is the first course of the Architecting with Google Kubernetes Engine series. After completing this course, enroll in the Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads course.
Weitere Informationen
Mit dem Skill-Logo Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Schreiben von gcloud-Befehlen, Verwenden von Cloud Shell, Erstellen und Bereitstellen von virtuellen Maschinen in der Compute Engine und Konfigurieren von Netzwerk- und HTTP-Load-Balancern. Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud vergeben wird und Ihre Kenntnisse über unsere Produkte und Dienste belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, wie Sie Ihr Wissen in einer 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.
Weitere Informationen
This course has been updated, please enroll in the new
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation.
On-Premises VMware to Compute Engine
Earned Jan 19, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Aug 10, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned Aug 10, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned Aug 9, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Aug 2, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jul 28, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jul 28, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jul 28, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jul 25, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Jul 25, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jul 25, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jul 25, 2023 EDT
Getting Started with Google Kubernetes Engine
Earned Feb 7, 2023 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
Earned Jan 28, 2022 EST
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations
Earned Jan 4, 2022 EST
Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Jul 30, 2021 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned Jul 20, 2021 EDT