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Sukanya K

Participante desde 2023

Liga Ouro

8688 pontos
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned Oct 31, 2025 EDT
Implantar sistemas multiagente com a Gemini Enterprise Agent Platform Earned Oct 30, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore Earned Oct 29, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame) Earned Oct 28, 2025 EDT
Supervised Fine-tuning for Gemini Earned Oct 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Model evaluation on Vertex AI Earned Oct 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned Oct 22, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Oct 22, 2025 EDT
Implement Hybrid Search Earned Oct 21, 2025 EDT
Implement RAG with Gemini platform Earned Oct 21, 2025 EDT
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery Earned Oct 21, 2025 EDT
Understand and Respond to Media Earned Oct 16, 2025 EDT
Edit images with Imagen Earned Oct 15, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned Oct 15, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned Oct 15, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform Earned Oct 6, 2025 EDT
[DEPRECATED] Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models Earned Oct 6, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned Sep 30, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use Earned Sep 30, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned Sep 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned Sep 29, 2025 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Mar 24, 2025 EDT
Inovação com a inteligência artificial do Google Cloud Earned Mar 12, 2025 EDT
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud Earned Mar 12, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jan 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals Earned Jan 24, 2025 EST
Criação de comandos na Agent Platform Earned Jan 23, 2025 EST
Fundamentos do BigQuery para profissionais Oracle Earned Aug 28, 2023 EDT
Fundamentos do BigQuery para profissionais especialistas em Snowflake Earned Aug 28, 2023 EDT
Fundamentos do BigQuery para profissionais especialistas em Redshift Earned Aug 28, 2023 EDT
Fundamentos do BigQuery para profissionais especialistas em Teradata Earned Aug 28, 2023 EDT

In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.

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Neste curso, você aprenderá a usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK, na sigla em inglês) do Google para criar sistemas multiagente complexos. Você vai criar agentes equipados com ferramentas e conectá-los a relacionamentos pai-filho e fluxos para definir a interação entre eles. Você também vai executar os agentes localmente e implantá-los no Agent Runtime na Gemini Enterprise Agent Platform para serem executados como um fluxo agêntico gerenciado, com as decisões de infraestrutura e o escalonamento de recursos administrados pelo Agent Runtime. É importante lembrar que estes laboratórios são baseados em uma versão de pré-lançamento do produto. Pode haver algum atraso nos laboratórios enquanto fornecemos atualizações de manutenção.

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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.

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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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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.

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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

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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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Learn how to create Hybrid Search applications using Vector Search on Gemini platform to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.

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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Gemini platform APIs, vector stores, and the LangChain framework.

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Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.

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Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.

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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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Model Garden on Gemini platform is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.

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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.

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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.

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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

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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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A inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) representam importantes evoluções nas tecnologias da informação que estão transformando rapidamente uma ampla variedade de setores. O curso "Inovação com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar IA e ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar pessoas a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro dos seus próprios negócios.

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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. Neste curso, você vai conhecer esses desafios e soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um deles. 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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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 to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.

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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 curso aborda os fundamentos do BigQuery para profissionais que já conhecem data warehouses em nuvem baseados em SQL no Oracle e querem começar a trabalhar no BigQuery. Com conteúdo interativo e laboratórios práticos, você vai aprender a provisionar recursos, criar e compartilhar recursos de dados, ingerir dados e otimizar a performance de consultas no BigQuery. Com base no seu conhecimento do Oracle, você também aprende sobre as semelhanças e diferenças entre o Oracle e o BigQuery para começar a usar data warehouses no BigQuery.

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Este curso aborda os fundamentos do BigQuery para profissionais que já conhecem data warehouses em nuvem baseados em SQL no Snowflake e querem começar a trabalhar no BigQuery. Com conteúdo interativo e laboratórios práticos, você vai aprender a provisionar recursos, criar e compartilhar recursos de dados, ingerir dados e otimizar a performance de consultas no BigQuery. Com base no seu conhecimento do Snowflake, você também aprende sobre as semelhanças e diferenças entre o Snowflake e o BigQuery para começar a usar data warehouses no BigQuery.

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Este curso aborda os fundamentos do BigQuery para profissionais que já conhecem data warehouses em nuvem baseados em SQL no Redshift e querem começar a trabalhar no BigQuery. Com conteúdo interativo e laboratórios práticos, você vai aprender a provisionar recursos, criar e compartilhar recursos de dados, ingerir dados e otimizar a performance de consultas no BigQuery. Com base no seu conhecimento do Redshift, você também aprende sobre as semelhanças e diferenças entre o Redshift e o BigQuery para começar a usar data warehouses no BigQuery.

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Este curso aborda os fundamentos do BigQuery para profissionais que já conhecem data warehouses em nuvem baseados em SQL no Teradata e querem começar a trabalhar no BigQuery. Com conteúdo interativo e laboratórios práticos, você vai aprender a provisionar recursos, criar e compartilhar recursos de dados, ingerir dados e otimizar a performance de consultas no BigQuery. Com base no seu conhecimento do Teradata, você também vai aprender sobre as semelhanças e diferenças entre o Teradata e o BigQuery para começar a usar data warehouses no BigQuery.

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