Chitra Devi A
Participante desde 2022
Liga Prata
4860 pontos
Gemini no Google Meet
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini no Google Planilhas
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini no Google Slides
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini no Google Docs
Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini no Gmail
Earned Jan 20, 2024 EST
Google Workspace com Gemini: fundamentos do seu fluxo de trabalho de IA
Earned Jan 20, 2024 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned Sep 19, 2023 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Jun 22, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Jun 22, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Jun 22, 2023 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Jun 22, 2023 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned May 18, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Apr 27, 2023 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Apr 23, 2023 EDT
Este curso aborda como usar o Gemini no Google Meet para melhorar a colaboração em vídeo. Aprenda a automatizar a tomada de notas, usar a tradução de texto e fala em tempo real, acompanhar discussões perdidas de forma privada e otimizar instantaneamente a qualidade de áudio e vídeo.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Planilhas para automatizar a organização de dados e analisar números complexos. Aprenda a estruturar tabelas a partir de texto bruto, preencher dados automaticamente usando linguagem natural, gerar fórmulas nativas de planilhas sob demanda e extrair rapidamente insights ou visualizações de alto nível sem precisar de experiência avançada em planilhas.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Slides para transformar conceitos em apresentações visualmente atraentes. Aprenda a gerar apresentações estruturadas com um único comando ou documento de origem, a refinar layouts de slides usando a melhoria automatizada de design, a criar gráficos vetoriais e fotos personalizados e a elaborar dinamicamente o texto do slide junto com anotações do apresentador precisas.
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Este curso aborda como usar o Gemini no Google Docs para simplificar a escrita e a criação de conteúdo. Aprenda a criar documentos do zero, a melhorar o tom e a clareza da escrita com ferramentas interativas, a resumir arquivos complexos e a transformar textos longos em recursos estruturados para outros apps do Google Workspace.
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Este curso mostra como usar o Gemini no Gmail para otimizar o gerenciamento de e-mails. Aprenda a resumir conversas longas, recuperar informações usando linguagem natural, escrever respostas profissionais e organizar estratégias de comunicação diretamente na sua caixa de entrada.
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O Gemini para Google Workspace oferece aos clientes recursos de IA generativa no Workspace. No programa de aprendizado, você conhecerá as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem melhorar sua produtividade e eficiência no Google Workspace.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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 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 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 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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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…
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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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