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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Ivan Damnjanovic

Participante desde 2020

Liga Diamante

9603 pontos
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines Earned May 7, 2026 EDT
Desenvolvimento de Aplicativos com o Cloud Run Functions no Google Cloud Earned May 3, 2026 EDT
Crie um guia de estudo para a certificação PMLE Earned Mar 8, 2026 EDT
Orquestração e Coreografia de Serviços no Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Fundamentos do Desenvolvimento de Aplicativos com o Google Cloud Earned Jan 30, 2026 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Dec 13, 2025 EST
Mecanismo de atenção Earned Jul 18, 2025 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Jul 18, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jul 18, 2025 EDT
Generative AI Explorer Earned Aug 30, 2023 EDT

Na segunda parte desta série, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de pipelines usando o SDK do Beam. Primeiro, vamos conferir um resumo dos conceitos do Apache Beam. Depois disso, falaremos sobre como processar dados de streaming usando janelas, marcas d’água e gatilhos. Em seguida, vamos ver as opções de origens e coletores para seus pipelines, além de esquemas para expressar seus dados estruturados e como fazer transformações com estado usando as APIs State e Timer. A próxima tarefa será conferir as práticas recomendadas para maximizar o desempenho do pipeline. No final do curso, apresentaremos as APIs SQL e Dataframes, que representam sua lógica de negócios no Beam. Além disso, veremos como desenvolver pipelines de maneira iterativa usando os notebooks do Beam.

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Neste curso, você vai aprender a usar o Cloud Run functions, nossa solução que oferece funções como serviço (FaaS) do Google totalmente gerenciadas e sem servidor, além de implementar código de função de propósito único que responde a solicitações e eventos HTTP da sua infraestrutura em nuvem.

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Saiba como usar o NotebookLM para criar um guia de estudos personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do NotebookLM, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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Este curso apresenta os aplicativos baseados em eventos e ensina como usar a orquestração e a coreografia de serviços para coordenar microsserviços. Com aulas e laboratórios, você vai aprender a usar o Workflows, o Eventarc, o Cloud Tasks e o Cloud Scheduler para criar aplicativos de microsserviços no Google Cloud.

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Neste curso, você vai aprender os fundamentos do desenvolvimento de aplicativos no Google Cloud. Vamos ensinar as melhores práticas para aplicativos na nuvem e como selecionar opções de computação e dados ideais para os casos de uso do seu app. Você vai conhecer a IA generativa e saber como ela ajuda na criação de aplicativos. Você aprenderá sobre autenticação e autorização, implantação de aplicativos, integração e entrega contínuas, além de monitoramento e ajuste de desempenho para seus aplicativos em execução no Google Cloud. Usando aulas e laboratórios, ensinaremos como começar a criar e executar aplicativos no Google Cloud.

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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.

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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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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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O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.

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Welcome Gamers! Create and test a prompt, create a conversation, and explore the prompt gallery, all while having fun! Explore Generative AI Studio in Vertex AI. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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