Google Cloud KI
Von Gemini und Vertex AI bis Agent Engine, RAG und MLOps. Für Teams, die Google Cloud KI sauber produktiv nutzen wollen.
Google Cloud KI
Google Cloud KI Schulungen richten sich an Teams, die GenAI, Machine Learning und produktive AI-Workloads in Google Cloud strukturiert aufbauen wollen. Im Mittelpunkt stehen Vertex AI als Plattform für ML-Modelle und generative AI, Gemini in Vertex AI, Vertex AI Studio für Prompting und Prototyping sowie Model Garden für die Auswahl, Anpassung und Bereitstellung von Google- und Partnermodellen.
Besonders relevant sind derzeit RAG-Architekturen, Evaluierung, Modellwechsel, Agenten und Betriebsfragen. Google dokumentiert stabile Gemini-Modelle samt Retirement-Zyklen, empfiehlt für neue oder aktive Projekte aktuelle Stable Releases und führt für generative Workloads die Migration vom Vertex AI SDK zum Google Gen AI SDK an. Zusätzlich gewinnen observability, Latenz, Durchsatz, Datenanbindung und Kostensteuerung deutlich an Gewicht.
In den Schulungen baust du nicht nur Verständnis für Services auf, sondern lernst, welche Bausteine für Entwicklung, Deployment und Betrieb zusammenpassen. Dazu gehören Prompt Design, Tuning, Evaluation, APIs, Sicherheit, Governance, MLOps und Agent-Workflows mit ADK und Vertex AI Agent Engine. Sinnvolle Ergänzungen auf der Webseite sind KI Schulungen, Large Language Model Workshop, Machine Learning mit Python, DevOps Kurse und Kubernetes Grundkurs.
Google Cloud KI:
Oracle, DeepSeek, Alibaba Qwen
Hybrid Cloud für sensible KI-Daten Kurs: No Excuses
Viele KI-Initiativen starten mit einem Proof of Concept und enden, sobald echte Daten ins Spiel kommen. Der Grund ist selten fehlende Rechenleistung, sondern fehlende Leitplanken: Wer darf welche Daten nutzen, wo liegen Schlüssel, wie wird Zugriff protokolliert und wie bleibt das System im Betrieb beherrschbar?
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KI für Sicherheit
KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs
Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI in der Cloud einsetzen sollen, aber nicht raten wollen, welche Sicherheitsmaßnahmen wirklich zählen. Du arbeitest dich praxisnah durch die wichtigsten Baustellen, die bei GenAI und LLM-Anwendungen immer wieder zu Vorfällen führen.
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Kurse für KI-Kosten und ROI
FinOps für KI-Cloud Kurs: Kosten im Griff
FinOps für KI ist mehr als klassische Cloud-Kostenoptimierung, weil sich Verbrauch und Wertschöpfung anders verhalten: Ein einzelnes Feature kann durch Tokenverbrauch oder GPU-Last die Stückkosten vervielfachen, und Experimente erzeugen schnell schwer zuzuordnende Kosten. In diesem Seminar lernst du, wie du eine FinOps-Praxis aufbaust, die speziell für GenAI-, ML-Training- und Inference-Szenarien funktioniert.
Google Cloud NLP API Kurs: Textanalysen, die zählen
Dieses Seminar richtet sich an alle, die Google Cloud Natural Language API nicht nur testen, sondern als Baustein für belastbare Textauswertung einsetzen wollen. Du lernst Schritt für Schritt, wie Du aus Textquellen wie Support-Tickets, NPS-Kommentaren, App-Store-Reviews oder Freitextfeldern strukturierte Ergebnisse erzeugst und diese so bereitstellst, dass Fachbereiche damit arbeiten können.
Google Cloud AI Kurs: Vision, Translation, Video
Dieses Seminar richtet sich an alle, die Google Cloud AI APIs nicht als Experiment, sondern als Bausteine für verlässliche Anwendungen nutzen wollen. Du lernst, wie Du Vision API, Translation API und Video Intelligence API fachlich sinnvoll auswählst, sauber konfigurierst und in Workflows integrierst.
KI-Cloud-Infrastruktur Kurs: AWS vs Azure vs GCP
In vielen Organisationen scheitert KI nicht am Modell, sondern an der Infrastrukturentscheidung: falsche GPU-Strategie, zu langsame Datenpfade, Security-Auflagen, die erst kurz vor Go-live auftauchen, oder Kosten, die nach dem Pilot explodieren. In diesem Seminar vergleichst Du AWS, Azure und GCP aus der Perspektive von Betrieb und Skalierung.
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Kurse für KI Datenschutz & Datensicherheit
KI in der Cloud sicher betreiben Kurs: Datenschutz, Risiken
Viele Organisationen starten mit KI in der Cloud über einzelne Teams und Tools. Genau dort entstehen die größten Risiken: Shadow AI, unklare Datenwege, fehlende Protokollierung und uneinheitliche Regeln, welche Informationen in Prompts oder RAG-Quellen landen dürfen.
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Seminarberatung für deine Google Cloud KI
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine Google Cloud KI. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur Google Cloud KI
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
Google Cloud KI an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Wenn du nach Google Cloud KI Schulungen suchst, geht es meist nicht um Theorie, sondern um belastbare Fähigkeiten für echte Projekte. Relevant sind Weiterbildungen, die zeigen, wie du Vertex AI für Entwicklung, Test, Deployment und Betrieb nutzt. Dazu gehören Prototyping in Vertex AI Studio, die Arbeit mit Gemini in Vertex AI, die Auswahl passender Modelle im Model Garden und der Übergang von Experimenten in produktive Abläufe. Google beschreibt Vertex AI als gemeinsame Plattform für ML-Modelle und generative AI. Model Garden dient als zentrale Stelle, um Google- und Partnermodelle zu entdecken, anzupassen und bereitzustellen.
Für Unternehmen ist entscheidend, wie Google Cloud AI kontrollierbar und wirtschaftlich umgesetzt wird. Deshalb behandeln gute Google Cloud AI Trainings Themen wie Prompt Design, RAG, Embeddings, Tuning, Evaluation, API-Nutzung, Sicherheitskonzepte, Rechte- und Datenmodelle sowie MLOps-Prozesse. Gerade die Modellwahl wird wichtiger, weil Model Garden nicht nur Google Modelle, sondern auch offene und Partner-Modelle einbindet. Wer eine Vertex AI Schulung sucht, will heute meist genau diese Verbindung aus Architekturverständnis, Hands-on und produktivem Betrieb.
2026 verschiebt sich der Schwerpunkt zusätzlich in Richtung Agenten und Betrieb. ADK ist als offenes Framework für die Entwicklung und Orchestrierung von AI-Agenten dokumentiert, Vertex AI Agent Engine ist der verwaltete Laufzeitdienst dafür. Parallel dazu läuft die Migration vom Generative AI-Modul im Vertex AI SDK auf den Google Gen AI SDK, weil das alte Modul nach dem 24. Juni 2026 nicht mehr verfügbar ist. Ebenfalls wichtig sind dokumentierte Modell-Lebenszyklen, Retirement-Termine und Dashboards für Nutzung, Latenz und Durchsatz. Wer Google Cloud KI produktiv einsetzt, muss diese Punkte beherrschen, statt nur Prompts zu testen.
Für den Kompetenzaufbau auf der Webseite passen deshalb neben Google Cloud KI auch KI Schulungen, Large Language Model Workshop, Machine Learning mit Python, Programmiersprachen, DevOps und Kubernetes. So verbindest du Google Cloud AI, Softwareentwicklung und Betrieb in einem Lernpfad, der über einzelne Tools hinausgeht und direkt in Projekten nutzbar ist.
FAQ
Im Fokus stehen Vertex AI, Gemini in Vertex AI, Vertex AI Studio, Model Garden, Prompt Design, Tuning, Evaluation, RAG, Agenten, APIs und der produktive Betrieb von AI-Workloads. Vertex AI wird von Google als Plattform für ML-Modelle und generative AI positioniert, Model Garden bündelt Google- und Partnermodelle.
Wichtige Themen sind Agenten mit ADK und Vertex AI Agent Engine, die Migration auf den Google Gen AI SDK, Modell-Lebenszyklen mit Retirement-Daten sowie Monitoring für Nutzung, Latenz und Durchsatz. Diese Punkte entscheiden stark über Wartbarkeit und Produktionsreife.
Für Grundlagen- und Strategieformate reichen Cloud- und AI-Basiskenntnisse. Wenn du APIs, Notebooks oder Automatisierung vertiefen willst, sind Python sowie Grundwissen zu DevOps und Containern sinnvoll. Auf der Webseite passen dazu Programmiersprachen, Machine Learning mit Python, DevOps und Kubernetes.
Sobald Anwendungen produktiv laufen sollen, zählen auch Datenanbindung, Evaluation, Modellwahl, Governance, Deployment, Kostenkontrolle und Monitoring. Google ergänzt Vertex AI dafür um Agent Engine, observability-Funktionen und dokumentierte Migrations- sowie Retirement-Pfade.