
Machine Learning und künstliche Intelligenz
Wussten Sie, dass Sie mit durch maschinelles Lernen gewonnenen Ergebnissen doppelt so viele datengestützte Entscheidungen treffen, die Entscheidungsfindung um das Fünffache beschleunigen und Entscheidungen dreimal so schnell umsetzen können?1
In Schulungen zu BigQuery, TensorFlow, Cloud Vision, Natural Language API und weiteren Kursen wird gezeigt, wie Sie die neueste Technologie für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz implementieren.
Lernpfad für Data Scientists/Machine Learning Engineers
Data Scientists modellieren und analysieren wichtige Daten, um die Art und Weise der Datennutzung von Unternehmen kontinuierlich zu verbessern. Sie versuchen, mithilfe umfassender Datenmodellierung und Deep Learning präzise Vorhersagen zu machen.
Kurs
Big Data & Machine Learning Fundamentals
In diesem Kurs werden die Google Cloud-Produkte und -Dienste für Big Data und Machine Learning vorgestellt, die den Lebenszyklus von Daten zu KI unterstützen. Außerdem werden darin die Prozesse, Herausforderungen und Vorteile des Aufbaus einer Big-Data-Pipeline und von Modellen für Machine Learning mit Vertex AI in Google Cloud erläutert.
Weitere InformationenSkill-Logo
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
In dieser Aufgabenreihe erhalten Sie erste Informationen über Big Data, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Außerdem lernen Sie Google Cloud-Tools wie BigQuery, die Cloud Speech API und die AI Platform kennen. Nach Abschluss der Reihe können Sie ein Google Cloud-Skill-Logo erwerben.
Weitere InformationenKurs
Machine Learning on Google Cloud
In diesem Kurs gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von maschinellem Lernen in Google Cloud. Zuerst beginnen Sie mit dem Erstellen einer auf ML ausgerichteten Strategie und fahren dann mit Modelltraining, Optimierung und Produktentwicklung fort.
Weitere InformationenKurs
Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
In diesem Fortgeschrittenenkurs lernen Sie, wie Sie skalierbare, präzise und produktionsreife Modelle für strukturierte Daten, Bilddaten, Zeitachsen und Natural-Language-Text erstellen können. Den Abschluss bildet das Erstellen von Empfehlungssystemen. Diese Inhalte können auch im Advanced Solutions Lab vermittelt werden.
Weitere InformationenKurs
MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals
In diesem Kurs lernen Sie MLOps-Tools und Best Practices zum Bereitstellen, Bewerten, Überwachen und Betreiben von ML-Systemen in Google Cloud kennen. Diese Inhalte können auch im Advanced Solutions Lab vermittelt werden.
Weitere InformationenKurs
ML Pipelines on Google Cloud
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ML-Pipelines mithilfe von kontinuierlichen Schulungen und CI/CD-Verfahren implementieren, um die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Workflows zu beschleunigen, deren Geschwindigkeit und Automatisierung zu erhöhen und die Fähigkeit mit Ihren Daten in Google Cloud zu skalieren zu erhöhen. Diese Inhalte können auch im Advanced Solutions Lab vermittelt werden.
Weitere InformationenSkill-Logo
Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Hier erfahren Sie, wie Sie ein Modell erstellen und mit Explainable AI auf einer AI-Plattform für die Vorhersage bereitstellen. Sie werden in Bilderkennungsmodellen, der Ermittlung von Verzerrungen in Hypothekendaten und der Nutzung des What-If-Tools geschult.
Weitere InformationenSkill-Logo
ML-Lösungen mit Vertex AI erstellen und bereitstellen
Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit der Vertex AI-Plattform, AutoML und benutzerdefinierten Trainingsdiensten. Sie erfahren, wie Sie Vertex AI für neue und vorhandene ML-Arbeitslasten verwenden. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit AutoML, benutzerdefinierten Trainings und neuen MLOps-Diensten die Entwicklungsproduktivität deutlich steigern und für eine schnellere Wertschöpfung sorgen.
Weitere InformationenWeitere Informationen
-
Lerninhalte
TensorFlow, AI Platform Notebooks, Cloud Dataflow, Cloud Data Fusion, AI Platform, BigQuery, BigQuery ML, Cloud ML APIs, Kubeflow Pipelines
-
Kurse
5
-
Labs
31
Gleich loslegen
Contact Center Engineer
Lernen Sie, wie Sie Kommunikationslösungen für Kunden mit Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) entwerfen, entwickeln und bereitstellen. Sie erfahren außerdem mehr über einige Best Practices für die Integration von Kommunikationslösungen in Ihre vorhandene Contact Center-Software und finden heraus, wie Sie ein Rahmenwerk für Kundendienstmitarbeiter entwickeln und Lösungen sicher und in großem Umfang implementieren.
Kurs
Customer Experiences mit Contact Center AI
Lernen Sie, wie Sie Kommunikationslösungen für Kunden mit Contact Center Artificial Intelligence (CCAI) entwerfen, entwickeln und bereitstellen. Sie erfahren außerdem mehr über einige Best Practices für die Integration von Kommunikationslösungen in Ihre vorhandene Contact Center-Software und finden heraus, wie Sie ein Rahmenwerk für Kundendienstmitarbeiter entwickeln und Lösungen sicher und in großem Umfang implementieren.
Weitere InformationenSkill-Logo
Automate Interactions with Contact Center AI
Für Interaktionen mit Contact Center AI sollte eine dialogorientierte, natürlich klingende Kommunikation ermöglicht werden. In dieser Aufgabenreihe lernen Sie, wie Sie einen virtuellen Kundenservicemitarbeiter entwickeln, dialogorientierte Abläufe für ihn erstellen und ein Telefonie-Gateway hinzufügen.
Weitere InformationenSkill-Logo
Dialogorientierte KI-Agents mit Dialogflow CX erstellen
Erfahren Sie, wie Sie dialogorientierte virtuellen Kundenservicemitarbeiter erstellen, einschließlich dem Definieren von Intent und Entitäten, der Verwendung von Versionen und Umgebungen, dem Erstellen von dialogorientierten Verzweigungen und der Verwendung von IVR-Features
Weitere InformationenWeitere Informationen
-
Lerninhalte
Contact Center Artificial Intelligence, Dialogflow, Natural Language Understanding (NLU)
-
Kurse
1
-
Labs
12
Gleich loslegen
Weitere Kurse und Übungen
Advanced Solutions Lab

Das Advanced Solutions Lab ist ein vierwöchiges, immersives Vollzeit-Schulungsprogramm für angewandtes maschinelles Lernen. Es bietet Ihren technischen Teams eine einzigartige Gelegenheit, sich intensiv mit einem konkreten ML-Anwendungsfall für Ihr Unternehmen auseinanderzusetzen. Die Teilnehmer lernen zusammen mit den ML-Experten von Google in einem dedizierten, gemeinschaftlichen Bereich auf dem Google Campus.
Weitere InformationenDigitale Veranstaltungen und Webinare


Infomaterial


