Rahul Panda
Participante desde 2026
Liga Prata
1015 pontos
Participante desde 2026
A inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) representam importantes evoluções nas tecnologias da informação que estão transformando rapidamente uma ampla variedade de setores. O curso "Inovação com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar IA e ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar pessoas a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro dos seus próprios negócios.
Este é o curso Cloud TPUs. Vamos conhecer as vantagens e desvantagens das TPUs em vários cenários e comparar diferentes aceleradores de TPU para você escolher a opção mais adequada. Você aprenderá estratégias para maximizar o desempenho e a eficiência dos seus modelos de IA e compreenderá a importância da interoperabilidade de GPU/TPU para fluxos de trabalho flexíveis de machine learning. Usando conteúdo envolvente e demonstrações práticas, guiaremos você no aproveitamento eficaz das TPUs.
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.
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.
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.