Chee Keong Eu
Participante desde 2023
Criar sistemas multiagente colaborativos com ADK e MCP
Earned Oct 28, 2026 EDT
Implantação de arquiteturas multiagente
Earned Oct 27, 2026 EDT
Implantar seu primeiro agente
Earned Oct 26, 2026 EDT
Criar e implantar agentes em produção
Earned Oct 20, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos
Earned Sep 7, 2026 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Sep 7, 2026 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Aug 18, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned May 14, 2026 EDT
Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar
Earned May 12, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned May 11, 2026 EDT
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud
Earned May 11, 2026 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned May 6, 2026 EDT
Criação de agentes de IA com bancos de dados corporativos
Earned May 5, 2026 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned May 4, 2026 EDT
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned May 4, 2026 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Apr 28, 2026 EDT
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho
Earned Mar 23, 2026 EDT
Agent Assist e os recursos de IA generativa
Earned Dec 19, 2024 EST
[DEPRECATED] Webhook fundamentals
Earned Dec 13, 2024 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom)
Earned Dec 11, 2024 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio
Earned Dec 11, 2024 EST
IA de conversação e seu sistema de engajamento
Earned Dec 11, 2024 EST
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform
Earned Dec 10, 2024 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Sep 24, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para SDLC completo
Earned Aug 24, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para engenheiros de DevOps
Earned Aug 20, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Aug 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para arquitetos de nuvem
Earned Aug 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para desenvolvedores de aplicativos
Earned Aug 15, 2024 EDT
Pesquisa vetorial e embeddings
Earned Aug 10, 2024 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned May 24, 2024 EDT
Integração de aplicativos com o Gemini no Google Cloud
Earned May 22, 2024 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 22, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned May 22, 2024 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned May 22, 2024 EDT
Análise de sentimento com a API Natural Language
Earned May 21, 2024 EDT
Análise de fala e linguagem com APIs do Google
Earned May 21, 2024 EDT
Análise de imagens com a API Cloud Vision
Earned May 21, 2024 EDT
Criar objetos do LookML no Looker
Earned May 7, 2024 EDT
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos
Earned Oct 28, 2023 EDT
Projeto de APIs e conceitos básicos com a plataforma da Apigee
Earned Oct 28, 2023 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Oct 25, 2023 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Oct 23, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Oct 23, 2023 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Oct 20, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Oct 19, 2023 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Oct 18, 2023 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Agent Platform
Earned Oct 16, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Oct 11, 2023 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Oct 11, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Oct 10, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Oct 10, 2023 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Oct 10, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Oct 9, 2023 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs
Earned Oct 9, 2023 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Oct 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Oct 9, 2023 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Oct 9, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Oct 9, 2023 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Oct 8, 2023 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Devs
Earned Oct 5, 2023 EDT
Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Citizen Devs
Earned Oct 4, 2023 EDT
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals
Earned Oct 2, 2023 EDT
Aprenda a projetar, coordenar e implantar sistemas multiagente usando o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) do Google e o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Usando o exemplo de um concierge de viagens, você vai aprender a orquestrar uma rede de agentes especializados com proteções personalizadas. Ao final do curso, você vai entender os padrões de design e as estratégias de implantação necessários para fluxos de trabalho de IA robustos e escalonáveis.
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Conclua o selo de habilidade avançado Implantação de arquiteturas multiagente para demonstrar que você é capaz de: construir sistemas multiagente com ADK, conectar agentes com o protocolo Agente-para-Agente (A2A, na sigla em inglês), integrar ferramentas externas usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) e implementar uma solução multiagente completa no Agent Engine.
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Neste curso, você vai aprender a implantar agentes do ADK no Vertex AI Agent Engine e no Cloud Run.
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Conheça a arquitetura e a implantação de sistemas multiagente usando o ADK do Google e a infraestrutura robusta do Cloud. Você vai aprender a projetar árvores hierárquicas de agentes e agentes de fluxo de trabalho determinístico, além de identificar o ambiente de hospedagem ideal, do Cloud Run sem servidor ao GKE de alto desempenho, para garantir que seus agentes de IA sejam seguros, escalonáveis e prontos para produção.
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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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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes.
Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.
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Neste curso, você vai resolver desafios reais enfrentados na criação de pipelines de dados de streaming. O foco é gerenciar dados contínuos e ilimitados com os produtos do Google Cloud.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar e mostre que você sabe: implantar um site publicamente acessível usando servidores da Web Apache, configurar uma VM no Compute Engine usando scripts de inicialização, configurar um RDP seguro usando um Bastion Host Windows e regras de firewall, criar e implantar uma imagem Docker em um cluster do Kubernetes e atualizá-lo, além de criar uma instância do CloudSQL e importar um banco de dados do MySQL. Este selo de habilidade é um ótimo recurso para entender tópicos que vão aparecer no exame de certificação Professional Cloud Architect com Certificação em Google Cloud.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) 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.
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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e atribuir papéis com o Identity and Access Management (IAM); criar e gerenciar contas de serviço; ativar a conectividade particular entre redes de nuvem privada virtual (VPC); restringir o acesso ao aplicativo usando o Identity-Aware Proxy; gerenciar chaves e dados criptografados usando o Cloud Key Management Service (KMS) e criar um cluster particular do Kubernetes.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.
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Criar agentes de IA que podem aproveitar bancos de dados corporativos usando o MCP Toolbox for Databases. Você vai definir ferramentas seguras de interação com o banco de dados e implementar recursos de consulta inteligentes (usando embeddings de vetores e consultas estruturadas).
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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.
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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.
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No curso Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho, você vai conhecer profundamente o processo de desenvolvimento de apps nativos da nuvem. Durante o aprendizado, você vai saber mais sobre as operações do Kubernetes, o gerenciamento de implantações, a rede do GKE e o armazenamento permanente.
Este é o primeiro curso da série Arquitetura em Google Kubernetes Engine. Depois de concluir todas as tarefas, comece o curso Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine: produção.
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Aproveite o potencial da IA generativa para criar agentes inteligentes e automatizados. Depois de concluir este curso, você poderá desenvolver um agente de repositório de dados capaz de responder instantaneamente a perguntas complexas extraindo e sintetizando automaticamente informações de seus sites, documentos ou dados estruturados. Diga adeus às perguntas frequentes estáticas: seu novo agente vai fornecer respostas dinâmicas e precisas, e até mesmo mostrar os URLs das fontes originais, tudo com uma configuração simples e rápida.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.
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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.
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Transforme sua visão sobre o atendimento ao cliente com este curso sobre o Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) e o poder de seus recursos de IA generativa. Você vai começar rastreando a jornada das centrais de atendimento, entendendo como elas evoluíram e para onde a IA generativa as levará a seguir. Em seguida, você vai entender os elementos básicos da solução GECX e como cada componente contribui para oferecer experiências excepcionais aos clientes. O curso termina com uma análise do caso de negócios robusto para o GECX, além de casos de uso práticos e as várias personas de usuários que se beneficiam dessa solução inovadora.
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This course introduces you to the fundamentals and practices used to install and manage Google Cloud's Apigee API Platform for hybrid cloud.
Through a combination of lectures, a hands-on lab, and supplemental materials, you will learn how to install and operate the Apigee API Platform.
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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês)
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda engenheiros a gerenciar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para entender registros de aplicativos, criar um cluster do GKE e descobrir como criar um ambiente de build. O laboratório prático demonstra como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de DevOps.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda desenvolvedores a criar aplicativos. Você também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar código, recomendar serviços do Google Cloud e gerar código para seus aplicativos. No laboratório prático, você vai entender como o Gemini melhora o fluxo de trabalho de implantação de aplicativos.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.
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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.
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Neste breve curso sobre a integração de aplicativos com o Gemini no Google Cloud, você vai conhecer a API Gemini e os modelos de IA generativa dela. Você vai aprender a acessar os modelos do Gemini usando código e testar os recursos dos modelos usando comandos de texto, imagem e vídeo em um app.
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Neste curso, vamos definir o que é machine learning e como ele pode beneficiar seu negócio. Você vai conferir algumas demonstrações do ML em ação e aprender termos importantes da área, como instâncias, atributos e rótulos. Nos laboratórios interativos, você vai praticar a invocação de APIs de ML pré-treinadas e criar seus próprios modelos de machine learning usando apenas SQL no BigQuery ML.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de sentimento com a API Natural Language, em que você aprende como a API entende o sentimento do texto.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de fala e linguagem com APIs do Google. Nele, você aprende a usar a API Natural Language e a API Speech em configurações reais.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de imagens com a API Cloud Vision, em que você descobre como usar essa API para várias tarefas, incluindo a extração de texto das imagens.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Criar objetos do LookML no Looker para demonstrar que você sabe: criar dimensões e métricas, visualizações e tabelas derivadas; definir filtros e tipos de métricas com base nos requisitos; atualizar dimensões e métricas; criar e refinar Análises, combinar visualizações com Análises atuais e decidir quais objetos do LookML criar com base nos requisitos de negócios.
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Neste curso, "Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos", vamos relembrar o layout e os princípios do Google Cloud. Depois disso, mostraremos os fundamentos de como criar e gerenciar contêineres de software, e você vai conhecer a arquitetura do Kubernetes.
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Neste curso, você vai aprender a projetar APIs e usar especificações da OpenAPI para documentá-las. Em seguida, você vai conhecer o ciclo de vida da API e como a plataforma da Apigee ajuda a gerenciar todos os aspectos desse ciclo. O curso aborda como as APIs podem ser projetadas usando proxies de API e como elas são empacotadas como produtos para serem utilizadas por desenvolvedores de apps.
Com uma combinação de aulas, laboratórios práticos e materiais complementares, você vai aprender a projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API usando a plataforma da Apigee no Google Cloud.
Este é o primeiro curso da série Como desenvolver APIs com a plataforma da Apigee. Depois de concluí-lo, inscreva-se em Segurança de APIs com a plataforma da Apigee.
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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.
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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.
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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
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O curso IA generativa – Agent Platform é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender a usar os modelos do Gemini no Agent Platform. Também vai saber mais sobre design de comandos, práticas recomendadas e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos, entre outras coisas. Você ainda vai aprender a ajustar um modelo de fundação com treinamento personalizado e implantação em um endpoint no Agent Platform.
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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.
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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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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow CX for Citizen Devs", the second course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series.
In this course, learn how to develop customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). In this course, you'll be introduced to adding voice (telephony) as a communication channel to your virtual agent conversations using Dialogflow CX.
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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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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.
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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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Welcome to "CCAI Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Software Developers", the third course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series.
In this course, learn to use additional features of Dialogflow ES for your virtual agent, create a Firestore instance to store customer data, and implement cloud functions that access the data. With the ability to read and write customer data, learner’s virtual agents are conversationally dynamic and able to defer contact center volume from human agents. You'll be introduced to methods for testing your virtual agent and logs which can be useful for understanding issues that arise. Lastly, learn about connectivity protocols, APIs, and platforms for integrating your virtual agent with services already established for your business.
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Welcome to "Virtual Agent Development in Dialogflow ES for Citizen Devs", the second course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series.
In this course, learn how to develop customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will use Dialogflow ES to create virtual agents and test them using the Dialogflow ES simulator. This course also provides best practices on developing virtual agents. You will also be introduced to adding voice (telephony) as a communication channel to your virtual agent conversations. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create virtual agents.
This is an intermediate course, intended for learners with the following types of roles:
Conversational designers: Designs the user experience of a virtual assistant. Translates the brand's business requirements into natural dialog flows.
Citizen developers: Creates new business applications fo…
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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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