Google AI Mastery
7 Beiträge in dieser Serie
Ein Google-AI-Lernpfad für Gemini, Vertex AI, NotebookLM, Produktfähigkeiten und praktische Anwendungsszenarien.
Schritt für Schritt: Low-Latency Audio-Video-KI-Assistent mit Gemini Multimodal Live API
Vollständiges Tutorial: Echtzeit-Sprachinteraktion mit Gemini Live API – WebSocket-Verbindung, 16-kHz-Audiostream, VAD-Erkennung und Barge-in-Unterbrechung.
Vektordatenbank ade? Gemini 2M Token Langkontext & Context Caching – Performance- und Kostenvergleich
Tiefgehender Test von Geminis Langkontext und Context Caching im Vergleich zu klassischem RAG – für fundierte Architekturentscheidungen
NotebookLM in der Praxis: Wie Sie 400 Forschungsquellen in ein interaktives „Digitales Gehirn“ verwandeln
NotebookLM-Kernfunktionen und akademische Forschungsworkflows: von Literaturverwaltung bis Wissensgenerierung – die neue Forschungslogik im KI-Zeitalter.
Ein Blick in die Seele der KI: Code-Logik mit Gemini 3.1 Chain-of-Thought-Leaks debuggen
Gemini 3.1 Chain of Thought im Detail: Wie Sie CoT-Leaks nutzen, um KI-Code-Logik zu debuggen, versteckte Annahmen und Inferenzfehler zu finden und Ihr Prompt-Engineering zu verbessern.
AI SEO in der Praxis: Mit NotebookLM und Gemini 3 zur Content-Factory
Der AI-SEO-Closed-Loop erklärt: NotebookLM für Research, Gemini 3 für Content – ein effizientes System mit Human-in-the-Loop.
Datenschutz und Sicherheit im Google-KI-Ökosystem: NotebookLM Enterprise und Antigravity
Für CTOs und Security-Experten: Datenrichtlinien von NotebookLM Enterprise, die lokale-Cloud-Sicherheitsarchitektur von Antigravity und VPC Service Controls auf Enterprise-Niveau.
Kreation über Medien hinweg: Mit Nano Banana 2 und Gemini 3 vom Skizzenentwurf zur vollautomatischen Präsentation
Kombination aus Nano Banana 2 Bildgenerierung und Gemini 3 Multimodal-Fähigkeiten: automatisierter Kreativ-Workflow vom Skizzenentwurf zur Folie und wie KI visuelle Content-Erstellung neu definiert.
