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Google Cloud KI Schulungen

Google Cloud KI Schulungen

Baue, deploye und betreibe ML- und GenAI-Lösungen auf GCP: Vertex AI, Gemini, MLOps, Governance und Kostenkontrolle.

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Überblick

Google Cloud KI ist mehr als ein Modell-Experiment: Es ist die Fähigkeit, Daten, Modelle und Prozesse so zu verbinden, dass AI messbar liefert. In dieser Kategorie lernst du, wie du mit Vertex AI, Gemini und MLOps produktionsreife Lösungen auf GCP umsetzt.

Diese Kurs-Kategorie fokussiert auf den praktischen Aufbau von AI- und Machine-Learning-Lösungen in der Google Cloud. Du arbeitest entlang des kompletten Lifecycles: Datenzugriff und Feature-Engineering, Training und Evaluation, Deployment, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung. Im Zentrum stehen Vertex AI (Pipelines, Feature Store, Model Registry, Endpoints), BigQuery als Daten- und Analytics-Basis sowie die Integration von GenAI mit Gemini und Vertex AI Agenten.

Ein Schwerpunkt liegt auf MLOps und Betrieb: reproduzierbare Pipelines, CI/CD für Modelle, Drift- und Qualitätsüberwachung, A/B-Tests, Rollbacks sowie Kosten- und Performance-Optimierung. Du lernst außerdem, wie du Sicherheit und Compliance in AI-Projekten verankerst, etwa über IAM, VPC Service Controls, Data Loss Prevention, Verschlüsselung und kontrollierte Datenfreigaben. Ziel ist, dass du AI-Use-Cases nicht nur prototypisch demonstrierst, sondern stabil, skalierbar und verantwortbar in Produkte und Prozesse bringst.

Fragen und Antworten zu Google Cloud KI Schulungen

Für wen sind Google Cloud KI Kurse besonders geeignet?
Für Data Scientists, ML Engineers, Cloud Engineers, Data Engineers sowie Product Owner und Tech Leads, die AI-Use-Cases auf GCP planen, bauen oder betreiben. Auch für Teams, die von Prototypen zu produktiven Deployments wechseln müssen.
Brauche ich Programmierkenntnisse für Google Cloud KI?
Grundkenntnisse in Python sind sehr hilfreich, besonders für Training, Evaluation und Pipelines. Für Architektur-, Governance- oder Betriebs-Workshops reichen oft Cloud- und Daten-Grundlagen, je nach Kursniveau.
Was ist der Unterschied zwischen ML und GenAI auf Google Cloud?
ML fokussiert auf trainierte Modelle für Vorhersagen oder Klassifikation mit klaren Zielmetriken. GenAI arbeitet mit Foundation Models wie Gemini, erzeugt Text, Code oder Bilder und erfordert zusätzliche Bausteine wie RAG, Prompt-Engineering, Guardrails und Content-Sicherheitsmechanismen.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Weiterbildungen zu Google Cloud KI richten sich an Teams, die Machine Learning und Generative AI nicht im Labor belassen wollen, sondern produktiv auf GCP betreiben müssen. In der Praxis entscheidet selten das „beste Modell“, sondern ein sauberer End-to-End-Prozess: Datenqualität, nachvollziehbare Experimente, robuste Deployments, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten. Genau hier setzt Google Cloud mit Vertex AI, BigQuery und Gemini an.

In Kursen rund um Google Cloud KI lernst du, wie du mit Vertex AI Training und Inferenz standardisierst, Modelle versionierst und über Vertex AI Pipelines reproduzierbar auslieferst. Du verstehst, wie Feature Engineering und Datenpipelines mit BigQuery, Dataflow oder Dataproc zusammenspielen und wie du Modelle über Endpoints, Batch Prediction oder in Container-Workloads bereitstellst. Ein weiterer Kern ist MLOps: CI/CD für ML, Model Registry, automatisierte Tests, Drift-Erkennung, Observability und Incident-Handling. Damit wird aus einem Notebook ein betreibbares System.

Generative AI ist dabei kein Add-on, sondern ein eigener Engineering-Stack. Du lernst, wie Gemini in Anwendungen integriert wird, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Unternehmensdaten umgesetzt wird, wie Guardrails, Prompt- und Output-Validierung funktionieren und wie du Datenschutz, IAM und Governance in GenAI-Projekten durchsetzt. Wer Google Cloud KI beherrscht, kann AI-Use-Cases schneller validieren, sicher skalieren und Kosten kontrollieren, ohne die Kontrolle über Daten und Qualität zu verlieren.