Inscreva-se Fazer login

Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

José Vinés

Participante desde 2023

Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Oct 30, 2024 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Jul 11, 2024 EDT
Criação de comandos na Vertex AI Earned Jul 10, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Aug 22, 2023 EDT
Mecanismo de atenção Earned Aug 22, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Aug 22, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Aug 22, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Aug 22, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Aug 13, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Aug 13, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Aug 13, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned Apr 9, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro Earned Apr 8, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Mar 12, 2023 EST

Este curso ajuda a criar um plano de estudo para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudo individuais.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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).

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa. Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.

Saiba mais

Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…

Saiba mais

Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.

Saiba mais