Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK)
Umfassende Zertifizierung für ADK Agent Runtime, Multi-Agent Swarms, Tool Calling, Memory Management und Cloud Run Deployments.
Zertifikate & Qualifikationen
100% verifizierte Nachweise in Google Cloud ADK & Multi-Agenten, Stanford ML, Advanced RAG und Applied Deep Learning.
Kategorie:
Build Agent Skills with Google
Erstellung von 3-Tier Agent Skill-Architekturen, Self-Correction Skripte, Agents CLI Lifecycle und Enterprise Skill Registry.
Build Collaborative Multi-Agent Systems with ADK
Hierarchische Multi-Agenten-Swarms, Agent-to-Agent (A2A) Protokoll, Loop Agents, sequentielle Pipelines und Two-Layer Shields.
Gemini for Application Developers
Multimodales Reasoning, Function Calling, strukturierte Pydantic-Ausgaben, Embeddings und Context Window Optimierung.
Add Agent Capabilities With Tools
Deterministische Python Custom Tools, Model Context Protocol (MCP) Integrationen, API-Fehlerbehandlung und Guardrails.
Manage Agent Memory and State
Session State Persistenz, Firestore Anbindung, Multi-Turn Memory Routing und Sicherheit von Kontextvariablen.
Optimize Agent Behavior
Thinking Budget Konfiguration, automatisiertes Regressions-Benchmarking mit Eval Datasets und Prompt Drift Vermeidung.
Build Agents with Agent Development Kit (ADK)
Grundlagen von Google ADK, Agent Lifecycle, Serverless Deployment auf Google Cloud Run und IAM Sicherheit.
Applied Machine Learning & Deep Learning
Deep Neural Networks, CNNs, Transformers, Modell-Evaluationsmetriken, Feature Engineering und PyTorch Implementierungen.
Supervised Machine Learning: Regression & Classification
Mathematische Grundlagen von Gradient Descent, linearer & logistischer Regression, Regularisierung und Loss-Optimierung.
Python Basics & Core Algorithms
Algorithmische Problemlösung, Datenstrukturen, OOP-Muster und Clean Code Standards.
Advanced RAG with Vector Databases & Retrievers
Hybride Suche (Dense + Sparse), semantisches Chunking, Re-Ranking Strategien und pgvector / Chroma Anbindung.
Vector Databases for RAG: An Introduction
Mathematische Vektorräume, Cosine Similarity, HNSW-Indexierung und Vektordatenbank-Clustering.
Build Multimodal Generative AI Applications
Verarbeitung von Audio-, Bild- und Textpipelines, Vision-Language Modelle und multimodale Agenten-Orchestrierung.
Build RAG Applications: Get Started
End-to-End Dokumenten-Ingestion, Generierung von Embeddings, Context Window Injektion und Halluzinationsvermeidung.
Develop Generative AI Applications: Get Started
LLM API Integration, Prompt Engineering Techniken, Few-Shot Learning und API Shield Architekturen.
Advanced RAG System Implementation
Praktische Kompetenz im Aufbau produktionsreifer RAG-Retrievers, hybrider Suche und Vektordatenbanken.
Applied Generative AI Development & Strategy
Architekturdesign für Enterprise GenAI-Workflows, Fine-Tuning und agentische Prozesse.
Foundational Programming & Software Architecture
Kernmuster der Softwareentwicklung, Datenstrukturen, Algorithmen und Clean Code Prinzipien.
Machine Learning Foundations & Supervised Learning
Regression, Klassifikation, Loss-Minimierung und Modell-Benchmarking.