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Zeev Grinberg

Participante desde 2023

Liga Diamante

10025 pontos
Conheça a IA generativa na Agent Platform Earned Jan 6, 2025 EST
Como criar agentes de IA generativa com a Vertex AI e o Flutter Earned Jan 6, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned Nov 30, 2023 EST
[DEPRECATED] - Building Conversational Experiences with Dialogflow Earned Nov 30, 2023 EST
Document AI Earned Nov 28, 2023 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Sep 26, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Aug 16, 2023 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Aug 13, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jul 26, 2023 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Jul 26, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Jul 26, 2023 EDT
Mecanismo de atenção Earned Jul 26, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jul 26, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Jul 25, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jul 25, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jul 25, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jul 25, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jul 25, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jul 20, 2023 EDT

Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.

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Neste curso, você vai aprender a desenvolver um app usando o Flutter, o kit de ferramentas de UI portátil do Google, e a integrar o app com o Gemini, a família de modelos generativos de IA do Google. Você também vai usar o Vertex AI Agent Builder, a plataforma do Google para criar e gerenciar agentes e aplicativos de IA.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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This course provides a deep dive into how to create a chatbot using Dialogflow, augment it with Cloud Natural Language API and operationalize it using Google Cloud tools.

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This course provides partners the skills required to scope, design and deploy Document AI solutions for enterprise customers utilizing use-cases from both the procurement and lending arenas.

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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.

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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.

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Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.

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Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.

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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa. Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA responsável: o que é, qual é a importância dela e como ela é aplicada nos produtos do Google. Ele também contém os 7 princípios de IA do Google.

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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.

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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.

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