Application Development with LLMs on Google Cloud (ADLGC)

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Application Development with LLMs on Google Cloud (ADLGC)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
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Startdaten und Startorte
placeBerlin
21. Aug 2026
placeHamburg
27. Nov 2026
Beschreibung

Voraussetzungen

Abschluss von Introduction to Developer Efficiency on Google Cloud (IDEGC) oder gleichwertige Kenntnisse.

Zielgruppe

Anwendungsentwickler und andere, die LLMs in Anwendungen nutzen möchten.

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1 - Einführung in die generative KI in der Google Cloud

Themen:

  • Was ist generative KI?
  • Vertex AI on Google Cloud
  • Generative KI-Optionen in der Google Cloud
  • Einführung in den Anwendungsfall Kurs

Modul 2 - Vertex AI Studio

Themen:

  • Einführung in Vertex AI Studio
  • Prompts entwerfen und testen
  • Datenverwaltung in Vertex AI Studio

Aktivitäten:

  • Übung: Erste Schritte mit der Benutzeroberfläche von Vertex AI Studio

Modul 3 - Grundlagen der generativen KI

Them…

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Frequently asked questions

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Voraussetzungen

Abschluss von Introduction to Developer Efficiency on Google Cloud (IDEGC) oder gleichwertige Kenntnisse.

Zielgruppe

Anwendungsentwickler und andere, die LLMs in Anwendungen nutzen möchten.

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1 - Einführung in die generative KI in der Google Cloud

Themen:

  • Was ist generative KI?
  • Vertex AI on Google Cloud
  • Generative KI-Optionen in der Google Cloud
  • Einführung in den Anwendungsfall Kurs

Modul 2 - Vertex AI Studio

Themen:

  • Einführung in Vertex AI Studio
  • Prompts entwerfen und testen
  • Datenverwaltung in Vertex AI Studio

Aktivitäten:

  • Übung: Erste Schritte mit der Benutzeroberfläche von Vertex AI Studio

Modul 3 - Grundlagen der generativen KI

Themen:

  • Einführung in die Erdung
  • Integration der Vertex AI Gemini APIs
  • Chat, Erinnerung und Erdung
  • Grundsätze der Suche

Aktivitäten:

  • Übung: Erste Schritte mit LangChain + Vertex AI Gemini API

Modul 4 - Schnelles Engineering

Themen:

  • Überprüfung des "few-shot prompting
  • Gedankenketten und Denkbudgets
  • Meta-Prompting, Multi-Step- und Panel-Prompts
  • RAG und ReAct

Aktivitäten:

  • Labor: Erweiterte Prompt-Architekturen

Modul 5 - Erstellen benutzerdefinierter Chat-Anwendungen mit Vertex AI Gemini API

Themen:

  • LangChain für Chatbots
  • ADK für Chatbots
  • Chat-Abfrage

Aktivitäten:

  • Übung: RAG mit LangChain implementieren
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