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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Harman Singh

Participante desde 2026

Liga Ouro

1660 pontos
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Feb 1, 2026 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Feb 1, 2026 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Feb 1, 2026 EST
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery Earned Jan 29, 2026 EST
Implementação de pipelines de CI/CD no Google Cloud Earned Jan 28, 2026 EST
Trabalho e Lazer: Uma Nuvem que Cuida Earned Jan 26, 2026 EST
Desenvolvimento de apps sem servidor com o Firebase Earned Jan 24, 2026 EST

Este curso ajuda a criar um plano de estudo para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudo individuais.

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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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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 curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.

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Ganhe o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Implementação de pipelines de CI/CD no Google Cloud em que você vai aprender a usar o Artifact Registry, o Cloud Build e o Cloud Deploy. Você vai interagir com o console do Cloud, a CLI do Google Cloud, o Cloud Run e o GKE. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de integração contínua, armazenar e proteger artefatos, verificar vulnerabilidades e atestar a validade de versões aprovadas. Além disso, você vai ganhar experiência prática na implantação de aplicativos no GKE e no Cloud Run.

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A infraestrutura é a espinha dorsal do cuidado moderno. Seguindo o modelo estabelecido pelos Hospitais Manipal, este desafio mergulha na arquitetura de back-end que impulsiona a assistência médica em escala. Da automação de pipelines de CI/CD à segurança de cargas de trabalho conteinerizadas no GKE, você explorará como as ferramentas nativas da nuvem impactam diretamente os resultados do mundo real, como prescrições mais rápidas e transições de cuidado mais seguras. Aprenda a arquitetar para confiabilidade, garantindo que, quando a demanda aumentar, seu sistema não apenas execute; que funcione.

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Conclua o curso intermediário Desenvolvimento de apps sem servidor com o Firebase para demonstrar suas habilidades nestas áreas: arquitetura e criação de aplicativos da Web sem servidor com o Firebase, utilizar o Firestore no gerenciamento de bancos de dados, automatizar os processos de implantação com o Cloud Build e integrar a funcionalidade do Google Assistente aos seus aplicativos.

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