AFIFA A
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Liga Bronze
4136 pontos
Criar um data lake de streaming no Cloud Storage
Earned Oct 11, 2026 EDT
Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados
Earned Oct 11, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos
Earned Oct 11, 2026 EDT
Noções básicas do Google Cloud Compute
Earned Oct 10, 2026 EDT
Desenvolvimento de protótipos com IA no Google AI Studio
Earned Oct 10, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Oct 10, 2026 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jul 24, 2026 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Mar 9, 2026 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Mar 9, 2026 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Mar 9, 2026 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Mar 9, 2026 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Mar 9, 2026 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Oct 31, 2024 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Oct 31, 2024 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Oct 18, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Oct 18, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Oct 16, 2024 EDT
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar um data lake de streaming no Cloud Storage. Nele, você usa o Pub/Sub, o Dataflow e o Cloud Storage para criar um data lake de streaming no Google Cloud.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados, em que você aprende a criar um bucket do Cloud Storage, usar a linha de comando do Cloud Storage e como usar o bloqueio de buckets para proteger objetos em um bucket.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos, onde você aprende a usar o Pub/Sub com o console do Cloud. Além disso, você descobre como os jobs do Cloud Scheduler podem economizar seu esforço, e quando o Pub/Sub Lite pode economizar seu dinheiro na ingestão de eventos de alto volume.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Noções básicas do Google Cloud Compute, onde você aprende a trabalhar com máquinas virtuais (VMs), discos e servidores da Web usando o Compute Engine.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Desenvolvimento de protótipos com IA no Google AI Studio para demonstrar que você sabe criar comandos eficazes, aproveitar os recursos multimodais para análise de imagens e vídeos, criar protótipos de aplicativos funcionais baseados em IA usando modelos e comandos de texto, além de aplicar chaves de API para criar e implantar soluções personalizadas de IA.
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Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar um data warehouse com o BigQuery para mostrar que você sabe mesclar dados para criar novas tabelas; solucionar problemas de mesclagens; adicionar dados ao final com uniões; criar tabelas particionadas por data; além de trabalhar com JSON, matrizes e structs no BigQuery.
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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 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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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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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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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 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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