Maneeth Vigneswaran A
Participante desde 2026
Liga Diamante
9357 pontos
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Sep 14, 2026 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Sep 13, 2026 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Sep 13, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Sep 13, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Sep 13, 2026 EDT
Atividade prática: preparação para sua certificação Cloud Data Analyst
Earned Apr 17, 2026 EDT
O poder da narrativa: como visualizar dados na nuvem
Earned Apr 16, 2026 EDT
Transformação de dados na nuvem
Earned Apr 16, 2026 EDT
Gerenciamento de dados e armazenamento na nuvem
Earned Apr 2, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Apr 2, 2026 EDT
Introdução à análise de dados no Google Cloud
Earned Apr 2, 2026 EDT
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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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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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 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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Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.
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Este é o quarto de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai desenvolver habilidades nos cinco estágios principais da visualização de dados na nuvem: narrativa, planejamento, análise de dados, criação de visualizações e compartilhamento dos dados com outras pessoas. Você também vai adquirir experiência em atividades de UI/UX para criar visualizações impactantes e nativas da nuvem, além de trabalhar com ferramentas de visualização de dados para analisar conjuntos de dados, elaborar relatórios e criar painéis que auxiliam nas decisões e promovem a colaboração.
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Este é o terceiro de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Nele, você vai começar com uma visão geral da jornada dos dados, desde a coleta até os insights. Você vai aprender a usar o SQL para converter dados brutos para um formato usável. Depois vai saber como transformar grandes volumes de dados com um pipeline de dados. Por último, você vai ganhar experiência aplicando estratégias de transformação em conjuntos de dados reais para atender necessidades comerciais.
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Este é o segundo dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. O assunto deste curso é a estruturação e a organização dos dados. Você vai adquirir experiência prática com a arquitetura de data lakehouse e os componentes de nuvem como o BigQuery, o Google Cloud Storage e o DataProc, usados para armazenar, analisar e processar grandes conjuntos de dados.
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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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Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.
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