Von Vertex AI bis Gemini: ML- und GenAI-Lösungen auf GCP entwickeln, absichern und betreiben
Alle Kurse anzeigenGoogle Cloud KI Schulungen unterstützen dich dabei, AI-Projekte auf GCP nicht nur als Prototyp zu starten, sondern technisch belastbar in Anwendungen, Datenplattformen und Betriebsprozesse zu überführen. Im Mittelpunkt stehen Vertex AI, Gemini, BigQuery und MLOps: von Datenzugriff, Feature-Engineering und Modelltraining über Deployment und Monitoring bis zu Governance, Sicherheit und Kostenkontrolle.
Die Kategorie bündelt Trainings für Data Scientists, ML Engineers, Cloud-Teams und technische Entscheiderinnen und Entscheider, die Machine Learning und Generative AI produktiv einsetzen wollen. Je nach Lernziel vertiefst du den Aufbau reproduzierbarer ML-Pipelines, die Integration von Gemini in Unternehmensanwendungen oder die Absicherung sensibler KI-Workloads. Für den direkten Einstieg in produktionsnahe ML-Prozesse eignet sich besonders das Vertex AI Training für ML-Pipelines.
DSGVO-konforme KI-Clouds mit Datenklassifizierung, RAG-Schutz und auditfähigen Kontrollen aufbauen
Von GPU bis Token: KI-Cloud-Kosten messbar machen, Budgets setzen und GenAI-Betrieb steuern
Vision, Translation und Video Intelligence sicher in Google-Cloud-Workflows integrieren
Prüfungslogik, GenAI-Business-Entscheidungen und Google Cloud Services gezielt einordnen
Bearbeite den ML-Lebenszyklus in Labs und trainiere Prüfungsentscheidungen entlang des aktuellen offiziellen Leitfadens.
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Baue Datenplattformen mit BigQuery, Dataflow, Looker und prüfungsnahen Architektur-Entscheidungen
Von Sentiment bis Entity Extraction: baue belastbare Text-Pipelines in Google Cloud ohne Overengineering.
Triff belastbare Plattform-Entscheidungen für Training, Inferenz, Daten, Kosten, Governance und Betrieb
GenAI-Workloads absichern: Daten, Identitäten, RAG und APIs kontrolliert in der Cloud betreiben
Baue eine tragfähige Architektur für KI-Workloads, ohne Datenschutz, Compliance und Security zu verwässern.
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Diese Kategorie bündelt Weiterbildungen zu Google Cloud KI für Teams, die AI- und Machine-Learning-Lösungen auf GCP planen, entwickeln, absichern oder betreiben. Behandelt wird der komplette Lifecycle produktiver AI-Systeme: Datenbereitstellung, Feature-Engineering, Training, Evaluation, Deployment, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung. Zentrale Bausteine sind Vertex AI mit Pipelines, Feature Store, Model Registry und Endpoints, BigQuery als Daten- und Analytics-Plattform sowie Gemini für Generative-AI-Anwendungen.
Die Trainings richten sich an technische Rollen, die aus Experimenten belastbare Systeme machen müssen. Dazu gehören reproduzierbare ML-Pipelines, standardisierte Modellbereitstellung, Batch Prediction, Online-Inferenz, Qualitätsüberwachung und Incident-Handling. Für Datenprojekte mit BigQuery bietet das Google Cloud Associate Training: Data Practitioner mit BigQuery eine passende Grundlage, während das GCP-Training zum Associate Cloud Engineer die Cloud-Basis für Architektur, Betrieb und Berechtigungen stärkt.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Generative AI mit Gemini und Vertex AI. Dazu zählen Retrieval-Augmented Generation, Prompt- und Output-Validierung, Guardrails, kontrollierter Zugriff auf Unternehmensdaten und die Einbettung von GenAI in bestehende Anwendungen. Ergänzend werden Sicherheits- und Governance-Themen behandelt: IAM, VPC Service Controls, Data Loss Prevention, Verschlüsselung, Datenfreigaben und Compliance-Anforderungen. Wer diese Themen vertiefen möchte, findet im Grundkurs KI-Sicherheit in der Cloud eine passende Ergänzung.
Die Schulungen eignen sich für Data Scientists, ML Engineers, Data Engineers, Cloud Engineers, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler sowie technische Product Owner, die AI-Use-Cases auf GCP umsetzen oder bewerten. Auch Teams, die bestehende Prototypen in stabile Deployments überführen wollen, profitieren von den Trainings.
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Google Cloud, Datenverarbeitung und Python. Für Trainings zu Vertex AI, ML-Pipelines oder MLOps sollten Begriffe wie Modelltraining, Evaluation und Deployment bekannt sein. Für Governance- oder Architekturthemen reichen je nach Training solide Cloud- und Daten-Grundlagen.
Eine Vertex AI Schulung behandelt typischerweise den Aufbau von ML-Workflows mit Training, Evaluation, Model Registry, Pipelines, Endpoints, Batch Prediction und Monitoring. Ziel ist ein nachvollziehbarer ML-Prozess, der über einzelne Notebook-Experimente hinausgeht.
Gemini wird für Generative-AI-Anwendungen eingesetzt, etwa für Textgenerierung, Assistenzfunktionen, Wissensabfrage oder Code-Unterstützung. In Google Cloud Projekten sind zusätzlich RAG, Prompt-Validierung, Output-Kontrolle, Berechtigungen und Datenschutz entscheidend.
Machine Learning arbeitet häufig mit trainierten Modellen für Klassifikation, Vorhersage oder Anomalie-Erkennung. Generative AI nutzt Foundation Models wie Gemini, um Inhalte zu erzeugen oder Informationen aus Kontexten abzuleiten. Für produktive GenAI-Lösungen kommen zusätzliche Bausteine wie RAG, Guardrails und Governance hinzu.
MLOps ist zentral, sobald Modelle wiederholbar trainiert, versioniert, getestet, deployed und überwacht werden sollen. Ohne MLOps bleiben AI-Projekte oft schwer wartbar. Mit Vertex AI Pipelines, Model Registry und Monitoring entstehen kontrollierbare Prozesse für Entwicklung und Betrieb.
Für rollenbasierte Lernziele kann eine Zertifizierungsvorbereitung sinnvoll sein. Wenn dein Ziel die Einordnung und Bewertung von Generative-AI-Themen auf Google Cloud ist, passt die Google Cloud Generative AI Leader Certification Prüfungsvorbereitung als ergänzender Lernpfad.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Google Cloud KI Schulungen sind besonders relevant für Unternehmen, die Machine Learning und Generative AI in belastbare Cloud-Architekturen integrieren wollen. In realen Projekten entscheidet nicht allein die Modellqualität. Entscheidend sind saubere Datenflüsse, nachvollziehbare Experimente, reproduzierbare Trainingsläufe, stabile Deployments, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten für Betrieb, Sicherheit und Kosten. Genau dafür stellt Google Cloud mit Vertex AI, BigQuery und Gemini einen durchgängigen Werkzeugkasten bereit.
In den Trainings rund um Vertex AI werden ML-Prozesse strukturiert aufgebaut: Datenquellen anbinden, Features vorbereiten, Trainingsjobs steuern, Modelle evaluieren, Versionen verwalten und Inferenz über Endpoints oder Batch Prediction bereitstellen. Vertex AI Pipelines helfen dabei, wiederkehrende Schritte nachvollziehbar und wiederholbar auszuführen. Model Registry, Monitoring und automatisierte Tests schaffen die Grundlage dafür, Modelle nicht isoliert im Notebook zu belassen, sondern in Anwendungen und Geschäftsprozessen kontrolliert zu betreiben.
Für Generative AI verschiebt sich der technische Anspruch. Gemini-Anwendungen benötigen neben guten Prompts vor allem einen verlässlichen Kontextzugriff, geprüfte Ausgaben, Schutzmechanismen gegen ungewollte Inhalte und klare Regeln für Datenzugriff. Retrieval-Augmented Generation verbindet Sprachmodelle mit Unternehmenswissen, stellt aber Anforderungen an Datenqualität, Berechtigungen, Indexierung und Evaluierung. Ergänzende Trainings wie Google Cloud NLP API für Textanalysen oder Google Cloud AI für Vision, Translation und Video erweitern den Blick auf konkrete AI-Services innerhalb der Google Cloud.
Auch Governance und FinOps gehören zu produktiven AI-Projekten. KI-Workloads erzeugen variable Kosten durch Training, Inferenz, Speicher, Datenverarbeitung und Modellaufrufe. Gleichzeitig müssen sensible Daten geschützt, Zugriffe begrenzt und Compliance-Anforderungen eingehalten werden. Das Training KI in der Cloud sicher betreiben vertieft Datenschutz und Risikoaspekte, während FinOps für KI-Cloud die Kostensteuerung von AI-Workloads behandelt. So entsteht ein belastbarer Lernpfad von der Datenbasis über ML- und GenAI-Engineering bis zum sicheren Betrieb auf GCP.
