Omar Irfan Khan
Participante desde 2021
Liga Ouro
21305 pontos
Mecanismo de atenção
Earned Feb 1, 2025 EST
Introdução à geração de imagens
Earned Feb 1, 2025 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Feb 1, 2025 EST
Gemini para engenheiros de segurança
Earned Jan 31, 2025 EST
Gemini para SDLC completo
Earned Jan 31, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Google Vids
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Google Drive
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Google Meet
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Google Planilhas
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Google Slides
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Google Docs
Earned Jan 30, 2025 EST
Gemini no Gmail
Earned Jan 30, 2025 EST
Google Workspace com Gemini: fundamentos do seu fluxo de trabalho de IA
Earned Jan 30, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines
Earned Jan 30, 2025 EST
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Oct 31, 2021 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame)
Earned Oct 25, 2021 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Oct 21, 2021 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Oct 20, 2021 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Oct 19, 2021 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Oct 18, 2021 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Oct 14, 2021 EDT
Desenvolvimento de APIs com a Apigee API Platform
Earned Oct 12, 2021 EDT
Segurança de APIs com a plataforma da Apigee
Earned Oct 12, 2021 EDT
Projeto de APIs e conceitos básicos com a plataforma da Apigee
Earned Oct 12, 2021 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Oct 12, 2021 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Oct 11, 2021 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Oct 8, 2021 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Oct 8, 2021 EDT
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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Quanto maior é o uso da inteligência artificial empresarial e do machine learning, mais importante é desenvolvê-los de maneira responsável. Para muitos, falar sobre a IA responsável pode ser mais fácil, mas colocá-la em prática é um desafio. Se você tem interesse em aprender a operacionalizar a IA responsável na sua organização, este curso é para você.
Nele, você vai aprender como o Google Cloud faz isso hoje, além de analisar práticas recomendadas e lições aprendidas, a fim de criar uma base para elaborar sua própria abordagem de IA responsável.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a proteger seu ambiente e recursos de nuvem. Você vai aprender a implantar exemplos de cargas de trabalho em um ambiente no Google Cloud, identificar e corrigir configurações incorretas de segurança com o Gemini. No laboratório prático, você vai aprender como o Gemini aprimora sua postura de segurança na nuvem.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês)
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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Este curso apresenta o Google Vids, uma ferramenta de criação com tecnologia de IA no Google Workspace que ajuda você a transformar documentos brutos em vídeos profissionais e envolventes sem experiência prévia em edição. Você vai aprender a gerar rascunhos rapidamente usando modelos e ferramentas automatizadas, além de personalizar seu conteúdo com edição baseada em transcrição, melhorias visuais dinâmicas e músicas personalizadas. Por fim, você vai aprender a integrar avatares e narrações de IA para narrar suas apresentações em vários casos de uso comerciais.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Drive para gerenciar e recuperar arquivos. Aprenda a localizar recursos usando linguagem natural, extrair fatos específicos com as visões gerais criadas por IA sem abrir arquivos, resumir instantaneamente vários formatos de mídia e salvar coleções de arquivos como projetos para pesquisas repetíveis.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Meet para melhorar a colaboração em vídeo. Aprenda a automatizar a tomada de notas, usar a tradução de texto e fala em tempo real, acompanhar discussões perdidas de forma privada e otimizar instantaneamente a qualidade de áudio e vídeo.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Planilhas para automatizar a organização de dados e analisar números complexos. Aprenda a estruturar tabelas a partir de texto bruto, preencher dados automaticamente usando linguagem natural, gerar fórmulas nativas de planilhas sob demanda e extrair rapidamente insights ou visualizações de alto nível sem precisar de experiência avançada em planilhas.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Slides para transformar conceitos em apresentações visualmente atraentes. Aprenda a gerar apresentações estruturadas com um único comando ou documento de origem, a refinar layouts de slides usando a melhoria automatizada de design, a criar gráficos vetoriais e fotos personalizados e a elaborar dinamicamente o texto do slide junto com anotações do apresentador precisas.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Docs para simplificar a escrita e a criação de conteúdo. Aprenda a criar documentos do zero, a melhorar o tom e a clareza da escrita com ferramentas interativas, a resumir arquivos complexos e a transformar textos longos em recursos estruturados para outros apps do Google Workspace.
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Este curso mostra como usar o Gemini no Gmail para otimizar o gerenciamento de e-mails. Aprenda a resumir conversas longas, recuperar informações usando linguagem natural, escrever respostas profissionais e organizar estratégias de comunicação diretamente na sua caixa de entrada.
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O Gemini para Google Workspace oferece aos clientes recursos de IA generativa no Workspace. No programa de aprendizado, você conhecerá as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem melhorar sua produtividade e eficiência no Google Workspace.
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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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Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver?
O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer.
Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
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A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
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Neste curso, você vai resolver desafios reais enfrentados na criação de pipelines de dados de streaming. O foco é gerenciar dados contínuos e ilimitados com os produtos do Google Cloud.
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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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Neste curso, você vai aprender a criar APIs que utilizam vários serviços e como usar código personalizado na Apigee. Você também vai aprender sobre o gerenciamento de falhas e como compartilhar lógica entre proxies. Você vai aprender sobre gerenciamento de tráfego e armazenamento em cache. Você também vai criar um portal de desenvolvedores e publicar sua API nele. Você vai aprender sobre registro e análise, além de CI/CD e os diferentes modelos de implantação compatíveis com o Apigee.
Com uma combinação de palestras, laboratórios e materiais complementares, você vai projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API usando a plataforma de API da Apigee do Google Cloud.
Este é o terceiro e último curso da série "Desenvolvimento de APIs com a Apigee API Platform".
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Neste curso, você vai saber como proteger APIs. Você também vai aprender sobre as preocupações de segurança relacionadas a elas. Você vai conhecer o OAuth, o principal método de autorização para APIs REST, além de JSON Web Tokens (JWTs) e segurança federada. Além disso, você vai aprender a enviar solicitações com segurança em uma rede pública, impedir as que são mal-intencionadas e proteger os dados dos usuários da Apigee.
Com uma combinação de palestras, laboratórios práticos e materiais complementares, você vai projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API com a plataforma da Apigee no Google Cloud.
Este é o segundo curso da série Como desenvolver APIs com a plataforma da Apigee. Depois de concluí-lo, inscreva-se no curso Desenvolvimento de APIs com a plataforma da Apigee.
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Neste curso, você vai aprender a projetar APIs e usar especificações da OpenAPI para documentá-las. Em seguida, você vai conhecer o ciclo de vida da API e como a plataforma da Apigee ajuda a gerenciar todos os aspectos desse ciclo. O curso aborda como as APIs podem ser projetadas usando proxies de API e como elas são empacotadas como produtos para serem utilizadas por desenvolvedores de apps.
Com uma combinação de aulas, laboratórios práticos e materiais complementares, você vai aprender a projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API usando a plataforma da Apigee no Google Cloud.
Este é o primeiro curso da série Como desenvolver APIs com a plataforma da Apigee. Depois de concluí-lo, inscreva-se em Segurança de APIs com a plataforma da Apigee.
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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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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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Neste curso introdutório, você terá prática com as ferramentas e os serviços essenciais do Google Cloud. Vídeos opcionais estão disponíveis para fornecer mais contexto e revisar os conceitos abordados nos laboratórios. O curso Google Cloud Essentials é uma introdução recomendada para quem quer aprender sobre o Google Cloud. Você pode entrar com pouco ou nenhum conhecimento prévio em nuvem e sair com habilidades práticas que você pode aplicar ao seu primeiro projeto no Google Cloud. Desde a criação de comandos do Cloud Shell e a implantação da sua primeira máquina virtual até a execução de aplicativos no Kubernetes Engine ou com balanceamento de carga, o Google Cloud Essentials é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.
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