KKC_0162 | Google Cloud AI: Vision, Translation, Video

Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie die Google Cloud AI Building Blocks so einsetzen, dass daraus verlässliche Funktionen für Produktivsysteme werden. Sie starten mit einem klaren Überblick über Vision API, Translation API und Video Intelligence API und lernen, wofür sie geeignet sind und wo typische Grenzen liegen, etwa bei Quoten, Latenz, Regionen und Datenresidenz. Danach setzen Sie den Schwerpunkt auf sichere Nutzung: Service Accounts, Rollen nach dem Least-Privilege-Prinzip, Audit Logs und sauberes Secret-Handling, damit Integrationen nicht an Governance oder Security scheitern.

Im Praxisteil arbeiten Sie mit der Vision API für Label Detection, OCR und Document Text Detection, ergänzt um SafeSearch für Content-Moderation und einfache Qualitätsprüfungen. Für die Translation API üben Sie den Umgang mit Terminologie, Glossaren, Platzhaltern und Formatierungen, damit Übersetzungen in UI-Texten und Dokumenten stabil bleiben. Mit der Video Intelligence API lernen Sie, wie Sie Videos asynchron analysieren, Shot Changes erkennen, Text im Video extrahieren und Ergebnisse mit Timecodes weiterverarbeiten.

Zum Abschluss bringen Sie alles in ein realistisches Integrationsmuster: Cloud Storage als Datenquelle, Pub/Sub als Entkopplung, Cloud Run oder Cloud Functions für Verarbeitung, plus Monitoring, Tracing, Retries und Idempotenz. Sie gehen mit einem belastbaren Vorgehen nach Hause, um KI-APIs sauber zu testen, kostenbewusst zu betreiben und nachvollziehbar zu dokumentieren.

• Sie verstehen Einsatzmöglichkeiten, Grenzen, Quoten, Latenz und Datenresidenz der Google Cloud AI APIs.
• Sie richten Service Accounts, Rollen, Audit Logs und Secret-Handling sicher ein.
• Sie nutzen Vision API für Label Detection, OCR, Document Text Detection und SafeSearch.
• Sie arbeiten mit Translation API, Terminologie, Glossaren, Platzhaltern und Formatierungen.
• Sie analysieren Videos asynchron mit Timecodes, Shot Changes und Textextraktion.
• Sie entwerfen Integrationsmuster mit Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Run oder Cloud Functions.
• Sie berücksichtigen Monitoring, Tracing, Retries, Idempotenz, Kosten und Dokumentation.

Das Seminar richtet sich an Entwickler/innen, Cloud-Teams, Solution Architects, Data-Teams und technische Projektverantwortliche, die Vision-, Übersetzungs- und Videoanalysefunktionen der Google Cloud sicher und produktionsnah einsetzen möchten.

• Grundverständnis von Web-APIs (HTTP, JSON) und Cloud-Konzepten.
• Erste Erfahrung mit Google Cloud ist hilfreich, aber nicht zwingend.

• 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