Lernpfade für Technik/IT-Profis
KI in Google Cloud: LLMs und Basismodelle
Dieser Start-Lernpfad dient als Einführung in die generative KI in Google Cloud, mit den Schwerpunkten Google Gemini und Vertex AI. Die Lernenden befassen sich mit den grundlegenden Konzepten, Prompt-Engineering, Einbettungen, multimodaler Verarbeitung und der praktischen Implementierung mit Services von Google Cloud wie Vertex AI, AutoML und verschiedenen Google-APIs zur Verarbeitung von visuellen Informationen, Texten und Spracheingaben. Der Lernpfad legt den Schwerpunkt auf verantwortungsbewusste KI-Methoden und die praktische Anwendung von GenKI-Lösungen.
Lernziele
- Die Grundlagen generativer KI verstehen: die Kernprinzipien generativer KI, die Unterschiede zwischen KI, ML und generativer KI und die Datenanforderungen für die Entwicklung effektiver Modelle
- Mit Google Gemini und Vertex AI entwickeln und bereitstellen: Praktische Erfahrungen mit der Erstellung, Optimierung und Bereitstellung von GenKI-Modellen mit Google Gemini, Vertex AI und den dazugehörigen Google Cloud-Services
- Prompt-Engineering und Einbettungen anwenden: Techniken für das Prompt-Design und Einbettungen für komplexe KI-Aufgaben
- Multimodale Funktionen und Batch-Verarbeitung implementieren: Ausprobieren multimodaler KI-Fähigkeiten wie Bild-, Video- und Dokumentverarbeitung sowie Batch-Datenverarbeitung mit Google Cloud Storage und BigQuery
- Verantwortungsbewusste KI und Best Practices anwenden: Die KI-Prinzipien von Google, verantwortungsbewusste KI-Methoden und die Verwaltung von Cloud-Ressourcen für eine ethische und effiziente KI-Entwicklung
Zielgruppe
Dieser Lernpfad richtet sich an Entwickler:innen, Data Scientists und technische Profis, die Lösungen mit generativer KI in Google Cloud entwickeln möchten. Er eignet sich für alle, die beginnen, sich mit Google Gemini, Vertex AI oder generativer KI im Allgemeinen zu befassen, und für Fachleute, die ihre praktischen Fähigkeiten im IT-Umfeld von Google Cloud vertiefen möchten.