Baue, deploye und betreibe ML- und GenAI-Lösungen auf GCP: Vertex AI, Gemini, MLOps, Governance und Kostenkontrolle.
Alle Kurse anzeigenGoogle 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.
Triff belastbare Plattform-Entscheidungen für Training, Inferenz, Daten und Kosten, inklusive Governance und Betrieb.
Baue eine tragfähige Architektur für KI-Workloads, ohne Datenschutz, Compliance und Security zu verwässern.
Baue zuverlässige KI-Funktionen mit Google Cloud APIs, inklusive Sicherheit, Kostenkontrolle und praxisnaher Integration.
Von Sentiment bis Entity Extraction: baue belastbare Text-Pipelines in Google Cloud ohne Overengineering.
Verstehe die neuen Risiken von GenAI, Datenfreigaben und Cloud-Identitäten und setze sofort umsetzbare Schutzmaßnahmen auf.
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Baue ein belastbares Kostenmodell für GenAI, Training und Inference und setze Budgets, Guardrails und Verantwortlichkeiten wirksam um.
Von Datenklassifizierung bis Cloud-Kontrollen: so setzt Du KI-Services DSGVO-konform und auditfähig auf.
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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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.
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.
