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Amod Karambelkar

Participante desde 2024

Liga Ouro

30355 pontos
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame) Earned May 14, 2025 EDT
[DEPRECATED] Orchestrating Gen AI Applications with LangChain Earned Nov 5, 2024 EST
[DEPRECATED] Improving developer velocity with Gemini Code Assist Earned Nov 5, 2024 EST
Orchestrate LLM solutions with LangChain Earned Nov 1, 2024 EDT
Develop Agent Search and Conversation Applications Earned Oct 30, 2024 EDT
Deploy, Test & Evaluate Gen AI Apps Earned Oct 30, 2024 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal Earned Oct 30, 2024 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform Earned Oct 30, 2024 EDT
[DEPRECATED] Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning Earned Oct 30, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned Oct 30, 2024 EDT
[DEPRECATED] Custom Search with Embeddings in Vertex AI Earned Oct 19, 2024 EDT
Pesquisa vetorial e embeddings Earned Oct 16, 2024 EDT
[DEPRECATED] Implementing Generative AI with Vertex AI Earned Oct 6, 2024 EDT
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned Sep 26, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned Sep 18, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Sep 17, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Sep 17, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Sep 17, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Sep 17, 2024 EDT
Mecanismo de atenção Earned Sep 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned Sep 13, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Sep 13, 2024 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Sep 10, 2024 EDT
Introdução à IA responsável Earned Sep 10, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders Earned Sep 10, 2024 EDT

Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer. Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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This course equips full-stack mobile and web developers with the skills to integrate generative AI features into their applications using LangChain. You'll learn how to leverage LangChain’s capabilities for backend flows and seamless model execution, all within the familiar environment of Python. The course guides you through the entire process, from prototyping to production, ensuring a smooth journey in building next-generation AI-powered applications.

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Learn how Gemini can revolutionize your ability to develop applications! This course helps developers go beyond the basics and learn how to integrate Gemini into their workflows.

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Learn to use LangChain to call Google Cloud LLMs and Generative AI Services and Datastores to simplify complex applications' code.

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In this skill badge, you’ll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud databases.

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All applications, including generative AI applications, should be deployed securely & have their performance monitored. In this course, you will explore a pattern for easily securing prototype generative AI applications for internal tool use or customer demos. Additionally, you will learn strategies to unit test generative AI applications and evaluate their performance with the Rapid Evaluation API.

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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.

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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.

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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.

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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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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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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.

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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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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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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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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 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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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