Kursbeschreibung
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. Der Kurs startet mit einem Überblick über Funktionsumfang und typische Stolpersteine: Limits und Quoten, asynchrone Verarbeitung, regionale Verfügbarkeit, Datenresidenz sowie die Frage, welche Daten Du loggen darfst und welche nicht. Anschließend setzt Du die Sicherheits- und Betriebsgrundlagen: Service Accounts, Rollenmodelle, Policies, Audit Logs und Secret-Handling. Damit stellst Du sicher, dass Deine Integration prüfbar bleibt und nicht an Compliance-Anforderungen scheitert. Im praktischen Teil nutzt Du die Vision API für Bildklassifikation, OCR und Content-Moderation mit SafeSearch. Du lernst, wie Du Batch-Jobs über Cloud Storage aufsetzt und Ergebnisse so speicherst, dass sie später weiterverarbeitet werden können. Mit der Translation API übst Du die Übersetzung von Produkttexten und Prozessdokumenten inklusive Terminologie-Steuerung über Glossare, Umgang mit HTML und Platzhaltern sowie pragmatische Qualitätsmessung. Mit der Video Intelligence API analysierst Du Videos über asynchrone Jobs, nutzt Shot Change Detection, Labels und Text Detection mit Timecodes und leitest daraus verwertbare Metadaten ab. Zum Abschluss bringst Du alles in eine robuste Pipeline mit Pub/Sub, Cloud Run oder Cloud Functions, inklusive Retries, Idempotenz, Monitoring, Budget Alerts und Kostenoptimierung durch Batch-Strategien und Caching. So kannst Du die Bausteine nachhaltig in Betrieb nehmen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Google Cloud AI APIs sicher in Anwendungen integrieren
- Vision API für OCR, Labels und Content-Prüfung nutzen
- Translation API mit Glossaren und Terminologie einsetzen
- Videos mit Labels, Text Detection und Timecodes analysieren
- API-Zugriffe mit IAM, Service Accounts und Policies absichern
- Workflows mit Cloud Storage, Pub/Sub und Cloud Run automatisieren
- Kosten mit Quoten, Budget Alerts und Batch-Verarbeitung steuern
- Betrieb mit Monitoring, Logging und Fehlerbehandlung planen
Zielgruppe
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die KI-APIs in Anwendungen integrieren
- Cloud Engineers und DevOps Engineers mit Verantwortung für Betrieb und Sicherheit
- Data Engineers, die Medien- und Textpipelines automatisieren
- Product Owner und technische Projektleitungen, die API-Einsatz bewerten
- Alle, die Vision, Translation und Video Intelligence in Google Cloud produktiv nutzen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Web-APIs (HTTP, JSON) und Cloud-Konzepten.
- Erste Erfahrung mit Google Cloud ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Kursinhalte
- Google Cloud AI Building Blocks verstehen
- Überblick: Vision API, Translation API, Video Intelligence API
- Typische Architektur: App, API, Storage, IAM
- Quoten, Limits, Latenz und Regionen
- Datenschutz, Datenresidenz, Logging
- Authentifizierung, IAM und sichere API-Nutzung
- Service Accounts, Schlüsselmanagement, Workload Identity
- Least Privilege mit Rollen und Policies
- Audit Logs und Zugriffsnachweise
- Secrets und sichere Konfiguration
- Vision API: Bilder analysieren, strukturieren, prüfen
- Label Detection, OCR und Document Text Detection
- SafeSearch und Content-Moderation
- Object Localization und einfache Qualitätschecks
- Batch-Verarbeitung mit Cloud Storage
- Translation API: Übersetzen für Produkte und Prozesse
- Spracherkennung, Glossare und Terminologie
- Formatierung, Platzhalter, HTML und Sonderzeichen
- Qualität messen: Stichproben, Regression, Metriken
- Fehlerbilder: Ambiguität, Domänen-Sprache
- Video Intelligence API: Inhalte in Video nutzbar machen
- Shot Change Detection und Labeling
- Text Detection in Video und Timecodes
- Person Detection und einfache Compliance-Checks
- Asynchrone Jobs, Ergebnisse speichern
- Integration in reale Workflows
- Event-getrieben: Cloud Storage Events, Pub/Sub
- Serverless-Optionen: Cloud Run, Cloud Functions
- Fehlerbehandlung, Retries, Idempotenz
- Beobachtbarkeit: Monitoring, Tracing, SLOs
- Kosten, Governance und Betrieb
- Kostenmodelle, Budget Alerts, Kostenstellen
- Rate Limiting, Caching und Batch-Strategien
- Testdaten, Staging, Rollout und Feature Flags
- Dokumentation und Übergabe an Betriebsteams
