Einführung in KI und maschinelles Lernen auf Google Cloud
Dieser Kurs führt in die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud ein, mit einem Fokus auf die Entwicklung von generativen und prädiktiven KI-Projekten. Er beleuchtet die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools, die während des gesamten Daten-zu-KI-Lebenszyklus verfügbar sind, und befähigt Data Scientists, KI-Entwickler und ML-Ingenieure, ihr Fachwissen durch interaktive Übungen zu erweitern.
- Dauer: 1 Tag
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Einstieg
- Gruppengröße: Bis zu 16
Das lernen Sie
- Die von Google Cloud angebotenen Daten-zu-KI-Technologien und -Tools erkennen.
- Generative KI-Projekte mit Gemini Multimodal, effizienten Prompts und KI-Agenten-Buildern erstellen.
- Zwischen verschiedenen Google Cloud-Produktoptionen wählen, um ein KI-Projekt zu entwickeln.
- ML-Modelle End-to-End mit Vertex AI erstellen.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
- Vorkenntnisse in Programmiersprachen wie SQL und Python
Kursinhalt
Kurseinführung
- Kurseinführung
Grundlagen der KI
- Ein Anwendungsfall
- KI auf Google Cloud
- KI-Infrastruktur
- KI-Modelle
- BigQuery ML
- Praktische Übung: Besucherkäufe mit BigQuery ML vorhersagen
Generative KI
- Generative KI auf Google Cloud
- Foundation Models
- Von der Idee zur App
- Prompt Engineering
- Bereitstellung und Modelloptimierung
- KI-Agenten
- Agentenentwicklung mit Google Cloud
- Praktische Übung: Erste Schritte mit Vertex AI Studio
KI-Entwicklungsoptionen
- KI-Entwicklungsoptionen
- Vertex AI
- AutoML
- Vortrainierte APIs
- Benutzerdefiniertes Training
- Praktische Übung: Entitäts- und Sentimentanalyse mit der Natural Language API
KI-Entwicklungsworkflow
- ML-Workflow
- Datenaufbereitung
- Modellentwicklung
- Modellbereitstellung
- MLOps und Workflow-Automatisierung
- Wie eine Maschine lernt (optional)
- Praktische Übung: Vertex AI: Kreditrisiko mit AutoML vorhersagen
Kurszusammenfassung
- Kurszusammenfassung
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