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Karthik J

Participante desde 2025

Liga Ouro

14708 pontos
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud Earned Jul 31, 2026 EDT
Usar APIs para trabalhar com o Cloud Storage Earned Jul 31, 2026 EDT
Viagem Arcade: Cloud Storage e Governança de Dados Earned Jul 31, 2026 EDT
Identifique e proteja dados sensíveis em todo o ecossistema Earned Jul 31, 2026 EDT
Crie aplicativos sem servidor com o Cloud Run Functions Earned Jul 30, 2026 EDT
Aventura Arcade: Desenvolvimento Low-Code Earned Jul 30, 2026 EDT
Criação de apps com AppSheet Earned Jul 30, 2026 EDT
Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog Earned Jul 29, 2026 EDT
Simulador Arcade: Arquiteto de Data Mesh Earned Jul 29, 2026 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Jul 26, 2026 EDT
Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas Earned Jun 29, 2026 EDT
Viagem Arcade: Gerenciamento de Identidade e APIs de IA Pré-treinadas Earned Jun 29, 2026 EDT
Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud Earned Jun 29, 2026 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability Earned Jun 27, 2026 EDT
Aventura Arcade: Desenvolvimento de Aplicativos e Observabilidade na Nuvem Earned Jun 27, 2026 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Jun 26, 2026 EDT
Trabalho e Diversão: Cloud Canvas Earned Jun 18, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem Earned Jun 18, 2026 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud Earned Jun 16, 2026 EDT
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação Earned Jun 16, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Jun 10, 2026 EDT
Log Lógico Earned Jun 5, 2026 EDT
Aprimoramento de Habilidades no Verão Earned May 31, 2026 EDT
Trilha Arcade: Segurança na Nuvem e Fundamentos de DevOps Earned May 30, 2026 EDT
Aventura Arcade: Implantação de Aplicativos Modernos Earned May 28, 2026 EDT
Arcade Base Camp – Maio de 2026 Earned May 27, 2026 EDT
Viagem Arcade: Governança de Dados e Fundamentos do Firebase Earned May 27, 2026 EDT
Trabalho e Diversão: Eficiência Expressiva Earned May 26, 2026 EDT
Arcade Voyage: Desenvolvimento de Aplicativos Modernos Earned Apr 29, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança Earned Jan 25, 2026 EST
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Jan 25, 2026 EST
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Jan 24, 2026 EST
Pesquisa vetorial e embeddings Earned Jan 24, 2026 EST
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jan 24, 2026 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jan 24, 2026 EST
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Jan 17, 2026 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Jan 17, 2026 EST
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jan 17, 2026 EST
Mecanismo de atenção Earned Jan 17, 2026 EST
Introdução à geração de imagens Earned Jan 17, 2026 EST
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Jan 2, 2026 EST
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Jan 2, 2026 EST
IA generativa: entenda o cenário atual Earned Jan 2, 2026 EST
IA generativa: conceitos básicos Earned Dec 31, 2025 EST
IA generativa: para além do chatbot Earned Dec 31, 2025 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Dec 31, 2025 EST
Introdução à IA responsável Earned Dec 31, 2025 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Dec 31, 2025 EST
Introdução à IA generativa Earned Dec 31, 2025 EST
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit Earned Jun 24, 2025 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal Earned Jun 20, 2025 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform Earned Jun 19, 2025 EDT
Criação de comandos na Agent Platform Earned Jun 6, 2025 EDT
Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen Earned May 30, 2025 EDT

Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização.

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Conclua o curso introdutório com selo de habilidade Usar APIs para trabalhar com o Cloud Storage para demonstrar que você é capaz de usar APIs para trabalhar com recursos do Cloud Storage, incluindo a API Cloud Storage.

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Os dados são um dos ativos mais valiosos de uma organização, tornando essencial o seu manuseio seguro e governança. Nesta viagem, você dominará os fundamentos do Cloud Storage automatizando o gerenciamento de buckets via APIs e CLI, além de impor a conformidade com o Bucket Lock. Em seguida, você avançará para a segurança automatizada, configurando o Sensitive Data Protection Discovery para verificar e catalogar riscos no BigQuery e no Cloud Storage. Com dois laboratórios de desafio práticos, esta jornada capacita você a proteger ativos em todo o seu ecossistema de nuvem.

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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Identifique e proteja dados sensíveis em todo o ecossistema para demonstrar suas habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention (DLP, na sigla em inglês) para descobrir, inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no seu ecossistema do Google Cloud, incluindo arquivos do Cloud Storage, dados do BigQuery e respostas do modelo de IA generativa.

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Ganhe um selo de habilidade introdutório ao concluir o curso "Crie aplicativos sem servidor com funções do Cloud Run", em que você aprende a usar as funções do Cloud Run no console do Google Cloud e na linha de comando. Os selos de habilidade validam seu conhecimento prático sobre produtos específicos com avaliações em laboratórios e desafios. Ganhe um selo ao concluir um curso ou vá direto para o laboratório com desafio e receba seu selo hoje mesmo. Esses selos comprovam seu domínio em determinados assuntos, aprimoram seu currículo e, por fim, abrem mais portas no mercado de trabalho. Acesse seu perfil para ver os selos que você ganhou.

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Quem disse que você precisa de uma montanha de código para desenvolver um ótimo software? Esta aventura é o seu caminho mais rápido para o desenvolvimento ágil de aplicativos e automação. Primeiro, você vai mergulhar no Google AppSheet para criar e lançar aplicativos totalmente funcionais sem precisar digitar uma única linha de código. Depois, você dominará o back-end com o Cloud Run Functions, implantando código baseado em eventos via console e linha de comando. Com dois laboratórios de desafio práticos, esta jornada é o seu passaporte para criar aplicativos incríveis e dimensioná-los sem esforço no Google Cloud.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criação de apps com AppSheet. Nele, você aprende a criar, configurar e publicar apps usando o AppSheet.

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Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog para mostrar sua capacidade de usar o Knowledge Catalog para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Knowledge Catalog.

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Boas-vindas ao Simulador Arcade deste mês, no qual você atuará como Arquiteto de Data Mesh. Nesta simulação, primeiro você abordará o BigQuery para criar tabelas particionadas por data, resolver problemas complexos de junção (joins) e dominar estruturas de dados aninhadas. Depois, você passará para a governança descentralizada usando o Dataplex Knowledge Catalog para organizar ativos, atribuir metadados e aplicar uma segurança de nuvem rigorosa. Com dois laboratórios de desafio realistas, esta simulação capacita você a derrubar silos de dados, dimensionar sua infraestrutura e executar um data mesh seguro e integrado.

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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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Conquiste o Selo de Habilidade concluindo o curso Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas, onde você aprenderá a usar ferramentas de API relacionadas à fala para sintetizar e transcrever fala.

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Manter seus recursos na nuvem seguros e tornar seus aplicativos mais inteligentes são duas habilidades essenciais para qualquer desenvolvedor de nuvem. Nesta jornada, você começará com os fundamentos de segurança, aprendendo como configurar contas de serviço, gerenciar permissões do IAM usando o gcloud e configurar funções personalizadas. Depois de proteger seu ambiente, você trabalhará com as ferramentas de IA pré-treinadas do Google Cloud — convertendo texto em fala sintética, traduzindo idiomas em tempo real e transcrevendo arquivos de áudio em texto. Com dois laboratórios práticos para testar suas habilidades, você saberá como gerenciar com segurança o acesso ao seu projeto na nuvem, adicionando recursos poderosos de linguagem e fala aos seus aplicativos.

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Ganhe o selo de habilidade básico ao concluir o curso Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud, em que você aprende sobre contas de serviço, papéis personalizados e como definir permissões usando o gcloud.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.

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Escrever código é apenas o primeiro passo; você também precisa saber como implantá-lo sem problemas e mantê-lo funcionando da melhor forma. Nesta aventura, você começará com configurações serverless executando código no Cloud Run Functions e conectando seus serviços usando o Google Cloud Pub/Sub. A partir daí, você trabalhará no lado operacional — criando ambientes de desenvolvimento limpos, monitorando vários projetos simultaneamente e configurando alertas inteligentes para identificar e corrigir problemas precocemente. Com alguns laboratórios de desafio incluídos, você sairá com as habilidades necessárias para criar, monitorar e dimensionar aplicativos no Google Cloud.

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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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Grandes ideias ganham vida quando a criatividade encontra as ferramentas certas. Inspirado na forma como a Adobe conecta seu universo criativo ao Google Workspace para impulsionar a colaboração, este desafio mostra como criar fluxos de trabalho eficientes e integrados. Você começará com o básico: configurar espaços compartilhados no Google Drive, gerenciar comunicações no Gmail e criar aplicativos sem código com o AppSheet. Em seguida, você conectará seu espaço de trabalho a ferramentas de dados poderosas — usando o Apps Script para automatizar tarefas no Planilhas e no Mapas, analisando grandes conjuntos de dados com o Connected Sheets e enviando esses dados diretamente para apresentações de slides. Ao final, você saberá como integrar dados e design para garantir que seus projetos sejam executados sem problemas

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.

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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.

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Dados brutos só são úteis se forem limpos, estruturados e seguros. Nesta trilha, você começará processando e preparando dados usando Dataprep, modelos do Dataflow e Apache Spark. Você aprenderá como limpar conjuntos de dados para que estejam prontos para modelos de aprendizado de máquina. A partir daí, você se concentrará na segurança, trabalhando com ferramentas que encontram e mascaram informações sensíveis, como IDs e credenciais pessoais. Você praticará a redação de detalhes críticos e a criação de cópias seguras e anonimizadas de seus dados no Cloud Storage. Ao concluir os laboratórios práticos, você demonstrará que consegue lidar com fluxos de trabalho de big data, mantendo as informações confidenciais totalmente seguras.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.

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Construir uma plataforma confiável para análise de dados requer modelagem de dados estruturada e código limpo e de fácil manutenção. Neste desafio, você começará com os blocos de construção do LookML, criando dimensões, medidas e tabelas derivadas personalizadas para moldar seus dados exatamente como você precisa. A partir daí, você trabalhará para tornar sua plataforma mais rápida e fácil de usar, configurando o cache, definindo grupos de dados e modularizando seu código usando extends. Seguindo essas melhores práticas de desenvolvimento, você saberá como construir modelos de dados eficientes e escaláveis nos quais sua equipe poderá confiar facilmente.

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Uma temporada para construir, experimentar e crescer — uma habilidade de cada vez. Você começará com os fundamentos de redes, criando a base que conecta tudo. A partir daí, você mergulhará na automação e no desenvolvimento de aplicativos usando o Cloud Scheduler, o App Engine e as APIs de aprendizado de máquina. Ao final, você terá uma compreensão mais sólida e prática de como os aplicativos modernos são criados, conectados e executados na nuvem.

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A segurança de aplicativos e a otimização da entrega são essenciais em ambientes de nuvem modernos. Nesta trilha, você trabalhará com ferramentas como Cloud KMS, Identity-Aware Proxy e contas de serviço para gerenciar o acesso e proteger recursos. Você também explorará clusters Kubernetes privados, gerenciamento de artefatos e criará pipelines de CI/CD com o Cloud Build — unindo os fundamentos da segurança na nuvem e do DevOps na prática.

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Criar e executar aplicativos no Google Cloud pode assumir muitas formas — e esta aventura reúne todas elas. Experimente o App Engine, o Cloud Run, o Kubernetes Engine e o Compute Engine enquanto implanta aplicativos, gerencia a escalabilidade e explora arquiteturas modernas, incluindo a transição de arquiteturas monolíticas para microsserviços.

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Bem-vindo ao Base Camp, onde você desenvolverá habilidades essenciais do Google Cloud (disponíveis em espanhol e português também!) e ganhará uma credencial exclusiva que abrirá portas para a nuvem para você. Nenhuma experiência anterior é necessária!

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Trabalhar com dados e aplicativos exige o equilíbrio certo entre governança e agilidade. Nesta viagem, você usará o Dataplex para organizar, proteger e avaliar a qualidade dos dados, enquanto explora conceitos como malha de dados. Além disso, você terá experiência prática com o Firebase — criando aplicativos sem servidor, trabalhando com o Firestore e gerenciando dados em tempo real — unindo o gerenciamento moderno de dados e o desenvolvimento de aplicativos.

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À medida que as plataformas crescem, manter a velocidade, a confiabilidade e experiências de usuário perfeitas torna-se crucial. Inspirado pela Bobble AI e sua jornada para suportar milhões de interações em tempo real, este desafio explora como os sistemas nativos da nuvem são projetados para eficiência em escala. Você trabalhará com Docker e Kubernetes para executar e orquestrar aplicativos, além de usar IAM, Cloud Storage e Monitoramento para gerenciar acesso, dados e desempenho. O resultado: uma visão mais clara de como a combinação certa de contêineres, automação e observabilidade mantém os aplicativos modernos rápidos, resilientes e eficientes.

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No Google Cloud, criar um aplicativo geralmente significa lidar com mais do que apenas o código. Você precisará implantá-lo, conectar serviços e garantir que tudo funcione corretamente. Nesta jornada, você hospedará um aplicativo web, configurará um pipeline de implantação e criará uma API REST com o Cloud Run. Você também experimentará o Flutter e configurará um ambiente de desenvolvimento em Python. Ao longo do caminho, você trabalhará com redes VPC, balanceamento de carga e limpará recursos não utilizados. É um conjunto prático de tarefas que reflete como os aplicativos são realmente executados no Google Cloud.

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Este curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.

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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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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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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, 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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O curso "Agentes de IA generativa: transforme sua organização" é o quinto e último do programa de aprendizado Gen AI Leader. Nesse curso, você aprende como as organizações podem usar agentes de IA generativa personalizados para enfrentar desafios específicos nos negócios. Você aprende na prática a construir um agente básico de IA generativa e quais são os componentes desses agentes, como modelos, ciclos de raciocínio e ferramentas.

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Apps de IA generativa: transforme seu trabalho é o quarto curso do programa de aprendizado de liderança em IA Generativa. Esse curso apresenta os aplicativos de IA generativa do Google, como Gemini para Workspace e NotebookLM. Além disso, aborda conceitos como embasamento, geração aumentada de recuperação, construção de comandos eficazes e criação de fluxos de trabalho automatizados.

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IA generativa: como navegar pelo cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado Gen AI Leader. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. No entanto, como líder, como aproveitar esse potencial para gerar resultados de negócios reais? Neste curso, você vai conhecer as diferentes camadas da criação de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a serem considerados ao selecionar uma solução.

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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado Gen AI Leader. Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos da IA generativa e analisar as diferenças entre IA, ML e IA generativa. Também vai entender como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios nos negócios. Além disso, vai aprender sobre as estratégias do Google Cloud para lidar com as limitações dos modelos de fundação e os principais desafios para o desenvolvimento e a implantação seguros e responsáveis da IA.

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IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado Gen AI Leader e não tem pré-requisitos. O objetivo deste curso é ir além do conhecimento básico de chatbots para analisar o verdadeiro potencial da IA generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar ao máximo a IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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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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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.

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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.

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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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Conclua o treinamento e receba o selo de habilidade introdutório de "Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen". Com ele, você vai ser capaz de demonstrar as seguintes competências: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, geração de imagens usando os modelos avançados do Gemini e Imagen do Google e implantação de aplicativos na plataforma Vertex AI.

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