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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Ruslan Bulhakov

Participante desde 2025

Liga Ouro

5090 pontos
Introduction to Security in the World of AI Earned Apr 7, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA Earned Apr 3, 2026 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Apr 1, 2026 EDT
BigQuery para Machine Learning Earned Mar 24, 2026 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Mar 21, 2026 EDT
Usar o BigQuery ML para inferência Earned Mar 17, 2026 EDT
Gemini para cientistas e analistas de dados Earned Mar 13, 2026 EDT
Otimização do comportamento de agentes Earned Feb 24, 2026 EST
Primeiros passos na criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) Earned Feb 20, 2026 EST
Implementar a pesquisa vetorial multimodal com o BigQuery Earned Feb 17, 2026 EST
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise Earned Feb 16, 2026 EST
Agentes empresariais e casos de uso Earned Feb 16, 2026 EST
Introdução aos agentes de IA Earned Feb 16, 2026 EST
Noções básicas de agentes Earned Feb 12, 2026 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Feb 6, 2026 EST
Criação de comandos na Vertex AI Earned Feb 6, 2026 EST
Introdução à IA responsável Earned Feb 4, 2026 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Feb 4, 2026 EST
Introdução à IA generativa Earned Feb 4, 2026 EST
Criação de vídeos envolventes com o Google Vids Earned Feb 3, 2026 EST
Gemini no Google Drive Earned Feb 2, 2026 EST
Gemini no Google Meet Earned Feb 2, 2026 EST
Gemini nas Planilhas Google Earned Feb 2, 2026 EST
Gemini nas Apresentações Google Earned Feb 2, 2026 EST
Gemini nos Documentos Google Earned Feb 2, 2026 EST
Introdução ao Gemini para Google Workspace Earned Feb 2, 2026 EST
Gemini no Gmail Earned Feb 2, 2026 EST
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery Earned Jan 26, 2026 EST
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery Earned Jan 21, 2026 EST
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery Earned Jan 15, 2026 EST

Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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Este curso analisa os recursos de segurança essenciais do Model Armor e prepara você para trabalhar com o serviço. Você vai aprender sobre os riscos de segurança associados a LLMs e como o Model Armor protege seus aplicativos de IA.

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Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Looker Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.

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Quer criar modelos de ML em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery ML democratiza o machine learning ao permitir que analistas de dados criem, treinem, avaliem e façam previsões usando habilidades e ferramentas de SQL que eles já têm. Nesta série de laboratórios, você vai fazer alguns testes e saber quais são as características de um bom modelo.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.

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Conheça o BigQuery ML para inferência, saiba por que ele é a melhor opção para analistas de dados, os casos de uso dele e os modelos de ML compatíveis. Você também vai aprender a criar e gerenciar esses modelos de ML no BigQuery.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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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.

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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.

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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Implementar a pesquisa vetorial multimodal com o BigQuery e demonstre que você sabe usar o Gemini no BigQuery para gerar e depurar SQL, fazer a análise de sentimento, resumir textos, identificar palavras-chave, gerar embeddings, criar um pipeline de geração aumentada de recuperação (RAG) e implementar a pesquisa vetorial multimodal.

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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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Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.

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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.

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Os agentes de IA representam uma grande mudança em relação aos tradicionais modelos de linguagem de grande escala (LLMs): em vez de simplesmente gerar soluções baseadas em texto, eles também podem agir de forma autônoma para executá-las. Este curso apresenta os fundamentos dos Agentes de IA, como eles diferem das APIs LLM e onde agregam valor no mundo real. Baseado no artigo Agentes do Google, ele fornece a base teórica necessária antes de escrever suas primeiras linhas de código de agente, ideal para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisão técnica que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos (e não apenas geração de texto). Participe do fórum da comunidade para perguntas e discussões.

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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 Vertex AI para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Vertex AI 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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Neste curso, você vai conhecer o Google Vids, um app de criação e edição de vídeos on-line que está disponível para alguns usuários do Google Workspace. Com lições e demonstrações, você vai aprender a criar e contar histórias envolventes usando vídeos no trabalho. Também vai descobrir como incorporar mídia, áudio e vídeo, personalizar estilos e compartilhar suas criações. Alguns recursos do Vids usam a IA generativa para ajudar você a trabalhar de forma mais eficiente. As ferramentas de IA generativa, incluindo o Gemini, podem sugerir informações imprecisas ou inadequadas. Não use o Gemini para aconselhamento médico, jurídico, financeiro ou de outra área profissional. Também vale lembrar que as sugestões de recursos do Gemini não representam o ponto de vista do Google e não devem ser atribuídas à empresa.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso discute as funcionalidades do Gemini no Google Drive usando aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos. Ao final dele, você terá as habilidades e o conhecimento necessários para usar o Gemini no Google Drive e melhorar seus fluxos de trabalho.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso apresenta as funcionalidades do Gemini no Google Meet. Com aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos, você vai entender a fundo os recursos de IA disponíveis para o Meet. Vamos mostrar como usar o Gemini para gerar imagens de plano de fundo, melhorar a qualidade do vídeo e traduzir legendas. Ao final do curso, você terá o conhecimento e as habilidades para maximizar a eficiência das suas videoconferências no Google Meet usando o Gemini.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece aos clientes acesso a recursos de IA generativa na nossa plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência nas Planilhas Google.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece aos clientes acesso a recursos de IA generativa na nossa plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência nas Apresentações Google.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso discute as funcionalidades do Gemini nos Documentos Google usando aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos. Você vai aprender a usar o Gemini para gerar conteúdo de texto com base em comandos e vai descobrir como usar o complemento para editar texto já escrito e melhorar sua produtividade. Ao final do curso, você terá as habilidades e o conhecimento necessários para usar o Gemini nos Documentos Google e melhorar sua escrita.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que acrescenta recursos de IA generativa à plataforma. Neste programa de aprendizado, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência no Google Workspace.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa na plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência no Gmail.

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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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Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.

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Neste curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.

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