Vertex AI Embedded & Mobile: Gemini in Apps via Firebase & SDKs Schulung

Diese praxisorientierte Schulung zu Deutschland behandelt die erweiterte Feinabstimmung und Prompt-Verwaltung in Vertex AI. Sie hilft Fachkräften mit mittlerem und fortgeschrittenem Niveau dabei, Gemini-Modelle zu optimieren, strenge Evaluationsworkflows zu implementieren und zuverlässige generative KI-Lösungen für reale Unternehmensumgebungen bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler sowie Technologieexperten mittleren Kenntnisstands, die Google Vertex AI nutzen möchten, um maßgeschneiderte KI-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Das Verständnis der Funktionen und Merkmale von Google Vertex AI.
• Die Einrichtung und Konfiguration der Umgebung in Google Vertex AI.
• Die Entwicklung sowie das Trainieren individueller KI-Modelle unter Verwendung von Vertex AI.
• Das Bereitstellen und Verwalten von KI-Modellen auf der Google Cloud Platform.
• Die Nutzung der Werkzeuge in Vertex AI zur Überwachung und Optimierung der Modellleistung.
• Das Anwenden bewährter Verfahren bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie Cloud-Ingenieure – sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene –, die generative KI-Werkzeuge von Google Cloud nutzen möchten, um praxistaugliche KI-Anwendungen zu entwerfen und auszuwerten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein: die generativen KI-Dienste auf Google Cloud zu verstehen, geeignete Prompts sowie Arbeitsabläufe zu gestalten, einfache Anwendungen mit Vertex AI zu entwickeln und wichtige Prinzipien des verantwortungsvollen Umgangs mit KI anzuwenden.

Beherrschen Sie die Erstellung generativer Medien mit Vertex-AI-Modellen wie Imagen und Veo. Diese Live-Schulung durch eine Fachkraft in Deutschland bietet praktische Labs zur Generierung von Bildern, Videos und Audios und hilft Profis dabei, produktionsreife Workflows für kreative und unternehmensweite Marketingkampagnen aufzubauen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und technische Fachkräfte aller Erfahrungsstufen – von Einsteigern bis hin zu Fortgeschrittenen –, die mit Google Cloud KI-Agenten entwickeln möchten, die Aufgaben automatisieren, Tools nutzen und mit Geschäftsdaten arbeiten können.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, Folgendes zu tun: KI-Agentenkonzepte erklären, Agenten mit Vertex AI aufbauen, Agenten mit externen Tools und Daten verbinden und Agenten für Geschäftsanwendungsfälle bereitstellen.

Dieser Live-Workshop in Deutschland unterstützt Praktiker dabei, multimodale LLM-Workflows in Vertex AI zu konzipieren, aufzubauen und zu optimieren. Behandelt werden Gemini-Modelle, Long-Context-Schlussfolgerungen sowie Pipelines, die Text-, Audio- und Bilddaten integrieren. Durch praxisnahe Labs (Hands-on Labs) wird eine fundierte Vorbereitung auf reale Anwendungen sichergestellt.

Diese von einem Trainer geleitete Vertex-AI-Schulung in Deutschland behandelt die Grundlagen des Machine Learning, NLP und der Modellbereitstellung in Google Cloud. Die Teilnehmer gewinnen praktische Erfahrung bei der Konfiguration von Umgebungen, dem Training und der Überwachung von Modellen und entwickeln so praxisnahe Fähigkeiten für reale ML-Workflows.

Diese live durchgeführte, lehrergestützte Schulung in Deutschland behandelt das Design fundierter Agenten mit Vertex AI Agent Builder und RAG. Lernen Sie, Pipelines zu implementieren, Unternehmensdaten sicher zu integrieren und das Verhalten von Agenten zu bewerten. Ideal für Praktiker mit mittleren Vorkenntnissen, die smarte Lösungen entwickeln.

Diese unter Anleitung stattfindende Schulung in Deutschland deckt Enterprise-MLOps, Live-Monitoring und Compliance-Strategien für Vertex AI ab. Die Teilnehmer erwerben praktische Fähigkeiten im Aufbau von Pipelines, im Grounding von Gen-AI-Modellen und in der Durchsetzung von Datenresidenzkontrollen, um operationaler Exzellenz sicherzustellen.