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Aakriti Singh

Participante desde 2025

Liga Ouro

26143 pontos
AI Boost Bites: como criar comandos como um profissional com o Google Workspace Earned Nov 9, 2025 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Sep 9, 2025 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Sep 9, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Sep 9, 2025 EDT
Introdução à IA responsável Earned Sep 9, 2025 EDT
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC Earned Aug 28, 2025 EDT
IA generativa para saúde Earned Aug 28, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame) Earned Aug 27, 2025 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Aug 27, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Aug 27, 2025 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Aug 26, 2025 EDT
Introduction to Reliable Deep Learning Earned Aug 26, 2025 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Aug 26, 2025 EDT
Introduction to Google Distributed Cloud Sandbox Earned Aug 26, 2025 EDT
Transformação digital com o Google Cloud Earned Aug 26, 2025 EDT
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google Earned Aug 25, 2025 EDT
DEPRECATED Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability Earned Aug 25, 2025 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Aug 25, 2025 EDT
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned Aug 25, 2025 EDT
Security Command Center Fundamentals Earned Aug 24, 2025 EDT
Mecanismo de atenção Earned Aug 24, 2025 EDT
Rede no Google Cloud: arquitetura de rede Earned Aug 24, 2025 EDT
Introduction to SecOps on GDC Earned Aug 23, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Aug 20, 2025 EDT
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned Aug 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned Aug 19, 2025 EDT
Quiz: GDC Air-Gapped Security Operator Fundamentals Earned Aug 19, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame) Earned Aug 18, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Aug 18, 2025 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform Earned Aug 18, 2025 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal Earned Aug 15, 2025 EDT
Introdução à IA generativa Earned Aug 13, 2025 EDT
Criação de comandos na Agent Platform Earned Aug 12, 2025 EDT

Este vídeo aborda os fundamentos da engenharia de comandos para uma comunicação eficaz com a IA. Aprenda uma estrutura simples (persona, tarefa, contexto e formato) para criar comandos claros e receber resultados melhores e mais rápidos do Gemini no Google Workspace. Descubra como usar linguagem natural, ser específico e iterar para ter a melhor assistência de IA.

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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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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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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 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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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.

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Criado especificamente para profissionais de saúde, este curso desmistifica a IA generativa, o mais recente avanço em inteligência artificial, e os grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) que a impulsionam. Descubra aplicações reais da IA generativa em ambientes de saúde e domine a arte de criar comandos eficazes adaptados aos seus objetivos.

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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 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, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção. Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.

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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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This course introduces you to the world of reliable deep learning, a critical discipline focused on developing machine learning models that not only make accurate predictions but also understand and communicate their own uncertainty. You'll learn how to create AI systems that are trustworthy, robust, and adaptable, particularly in high-stakes scenarios where errors can have significant consequences.

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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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In this course, you'll gain a solid understanding of Google Distributed Cloud (GDC) Sandbox—a cost-effective and accessible environment for building, testing, and evaluating GDC solutions. You'll explore the GDC Sandbox's architecture, key features, and service offerings and see how they enable real-world use cases. Most importantly, you'll observe demonstrations on performing essential operational tasks, such as deploying virtual machines and containers. By the end, you'll be equipped to confidently navigate the GDC Sandbox environment.

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A transformação digital é uma jornada decisiva para as organizações modernas, e estabelecer uma base sólida em computação em nuvem é o primeiro passo para impulsionar inovações que realmente façam a diferença. O curso Transformação digital com o Google Cloud apresenta as principais tecnologias e estruturas estratégicas que ajudam as organizações a modernizar as operações. Este curso explora conceitos fundamentais da nuvem, a infraestrutura de rede global e o modelo de responsabilidade compartilhada para que líderes possam trilhar seu caminho rumo à nuvem com total confiança. Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Em muitas organizações de TI, os objetivos não estão alinhados entre desenvolvedores, que buscam por agilidade, e operadores, que focam na estabilidade. A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é o método usado pelo Google para alinhar incentivos entre o desenvolvimento e as operações, além de prestar suporte essencial à produção. A adoção das práticas culturais e técnicas de SRE pode ajudar a melhorar a colaboração entre os departamentos comercial e de TI. Neste curso, apresentamos as principais práticas de SRE do Google e o papel importante que os líderes de TI e de negócios desempenham em uma adoção organizacional de SRE bem-sucedida.

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Service level indicators (SLIs) and service level objectives (SLOs) are fundamental tools for measuring and managing reliability. In this course, students learn approaches for devising appropriate SLIs and SLOs and managing reliability through the use of an error budget.

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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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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.

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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 é o Arquitetura de rede, o terceiro curso da série Rede no Google Cloud! Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos para projetar arquiteturas de rede eficientes e escalonáveis no Google Cloud. No primeiro módulo, Introdução à arquitetura de rede, vamos apresentar os componentes e conceitos principais da arquitetura de rede, como sub-redes, rotas, firewalls e balanceamento de carga. Depois, no módulo Topologias de rede, vamos nos aprofundar nas topologias de rede usadas com frequência no Google Cloud, além de abordar as vantagens e desvantagens delas.

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The first course provides a high-level overview of security fundamentals on the GDC platform.

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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.

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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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This quiz tests your GDC Air-Gapped Security Operator Fundamental knowledge.

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

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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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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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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.

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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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Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Agent Platform para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Agent Platform Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.

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