In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.
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.
Receba o selo de habilidade avançado Google DeepMind: treinar um modelo de linguagem pequeno ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades:formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno. Acesse este laboratório sem custo financeiro ao se inscrever na assinatura sem custo financeiro. Receba 35 créditos sem custo financeiro por mês!
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
Neste curso, você vai aprender a implantar agentes do ADK no Vertex AI Agent Engine e no Cloud Run.
Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.
Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
Você criou seu primeiro agente. Agora é hora de ir além! Neste curso, você vai aprender a transformar um agente de IA básico em um assistente sofisticado e preciso, aplicando instruções avançadas, seleção de modelos, recursos de planejamento e padrões de respostas estruturados. Participe do fórum da comunidade para tirar dúvidas e ver as discussões.
Coloque em prática o que você sabe sobre agentes criando, configurando e executando seu primeiro agente de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) do Google. Neste curso prático, você vai configurar um ambiente de desenvolvimento completo em ADK, criar agentes usando código Python e configuração YAML e executá-los com várias interfaces. Você também aprenderá os parâmetros centrais que definem o comportamento dos agentes, aplicando em código funcional o que aprendeu no primeiro curso.
Este curso apresenta noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.