Shlok Agarwal
Participante desde 2023
Liga Diamante
14266 pontos
Implantar seu primeiro agente
Earned May 9, 2026 EDT
Criar e implantar agentes em produção
Earned May 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned May 9, 2026 EDT
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom)
Earned Sep 27, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Sep 27, 2024 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Sep 27, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Sep 27, 2024 EDT
[DEPRECATED] Webhook fundamentals
Earned Sep 25, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para engenheiros de segurança
Earned Sep 25, 2024 EDT
Gemini no Google Docs
Earned Sep 21, 2024 EDT
Gemini no Google Drive
Earned Sep 21, 2024 EDT
Gemini no Gmail
Earned Sep 20, 2024 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Sep 14, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Sep 13, 2024 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Sep 13, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Sep 13, 2024 EDT
Google Workspace com Gemini: fundamentos do seu fluxo de trabalho de IA
Earned Sep 13, 2024 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Sep 13, 2024 EDT
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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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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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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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 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 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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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a proteger seu ambiente e recursos de nuvem. Você vai aprender a implantar exemplos de cargas de trabalho em um ambiente no Google Cloud, identificar e corrigir configurações incorretas de segurança com o Gemini. No laboratório prático, você vai aprender como o Gemini aprimora sua postura de segurança na nuvem.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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 aborda como usar o Gemini no Google Drive para gerenciar e recuperar arquivos. Aprenda a localizar recursos usando linguagem natural, extrair fatos específicos com as visões gerais criadas por IA sem abrir arquivos, resumir instantaneamente vários formatos de mídia e salvar coleções de arquivos como projetos para pesquisas repetíveis.
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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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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além do papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este último curso da série revisa quais são serviços de Big Data gerenciados, o que é machine learning e qual o valor dele e como comprovar sua capacidade no Google Cloud, conquistando selos de hab…
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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 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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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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