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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Carlos André Dantas de Lima

Participante desde 2019

Liga Diamante

38680 pontos
Agent Fundamentals Earned Jan 28, 2026 EST
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Jan 27, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Jan 13, 2026 EST
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent Earned Dec 29, 2025 EST
AI Boost Bites: Your Personal AI Tutor Earned Dec 18, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Dec 18, 2025 EST
Introdução aos princípios de segurança em computação em nuvem Earned Dec 16, 2025 EST
Estratégias para gerenciamento de riscos de segurança na nuvem Earned Dec 16, 2025 EST
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Nov 5, 2025 EST
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Nov 5, 2025 EST
IA generativa: encare o cenário atual Earned Nov 5, 2025 EST
IA generativa: conceitos básicos Earned Oct 22, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Oct 22, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Sep 24, 2025 EDT
Introdução à IA responsável Earned Aug 12, 2025 EDT
Como modernizar sites com a IA generativa no Google Cloud Earned Apr 24, 2025 EDT
Introdução à IA generativa Earned Feb 19, 2025 EST
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Oct 17, 2024 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Oct 17, 2024 EDT
Pesquisa vetorial e embeddings Earned Jul 17, 2024 EDT
Escalonamento com as Operações do Google Cloud Earned Jul 15, 2024 EDT
Confiança e segurança com o Google Cloud Earned Jul 15, 2024 EDT
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud Earned Jul 15, 2024 EDT
Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud Earned Jul 15, 2024 EDT
Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud Earned Jul 15, 2024 EDT
Transformação digital com o Google Cloud Earned Jul 12, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jul 7, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Jul 3, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jul 2, 2024 EDT
Mecanismo de atenção Earned Jul 2, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Jul 2, 2024 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jul 2, 2024 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Jul 1, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management - Português Brasileiro Earned Jun 25, 2024 EDT
Generative AI Explorer Earned Jun 19, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing - Português Brasileiro Earned Jun 14, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens Earned May 9, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Nov 24, 2023 EST

AI Agents represent a major shift beyond traditional large language models (LLMs): instead of simply generating text-based solutions, they can also act autonomously to execute them. This course introduces the fundamentals of AI Agents, how they differ from LLM APIs, and where they add value in the real world. Based on Google’s agents whitepaper, it provides the theoretical foundation needed before writing your first lines of agent code—ideal for developers, architects, and technical decision-makers who want to understand AI systems through the lens of autonomous, goal-directed behavior (and not just text generation). Join the community forum for questions and discussions.

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Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.

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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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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.

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In this video, you'll learn to build a reusable, custom "Study Guide Gem." You'll see how to write the core instructions for your Gem once, and then use it again and again to transform messy notes and articles into a perfectly structured study guide with a summary, outline, and glossary.

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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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Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.

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Este é o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.

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O curso "Agentes de IA generativa: transforme sua organização" é o quinto e último do programa de aprendizado Gen AI Leader. Nesse curso, você aprende como as organizações podem usar agentes de IA generativa personalizados para enfrentar desafios específicos nos negócios. Você aprende na prática a construir um agente básico de IA generativa e quais são os componentes desses agentes, como modelos, ciclos de raciocínio e ferramentas.

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Apps de IA generativa: transforme seu trabalho é o quarto curso do programa de aprendizado de liderança em IA Generativa. Esse curso apresenta os aplicativos de IA generativa do Google, como Gemini para Workspace e NotebookLM. Além disso, aborda conceitos como embasamento, geração aumentada de recuperação, construção de comandos eficazes e criação de fluxos de trabalho automatizados.

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IA generativa: encare o cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Mas, como líder, como aproveitar esse potencial para gerar resultados de negócios reais? Neste curso, você vai conhecer as diferentes camadas da criação de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a serem considerados ao selecionar uma solução.

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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Neste curso, você conhece os conceitos básicos da IA generativa, analisa as diferenças entre IA, ML e IA generativa, e aprende como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios de negócios. Além disso, aprende sobre as estratégias do Google Cloud para lidar com as limitações dos modelos de fundação e os principais desafios para o desenvolvimento e a implantação seguros e responsáveis da IA.

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IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa e não tem pré-requisitos. Este curso tem como objetivo ir além do conhecimento básico de chatbots para explorar o verdadeiro potencial da IA ​​generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar o poder da IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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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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Aprimorar a experiência de navegação do seu site com a ajuda da IA generativa para melhorar a experiência de pesquisa dos usuários. Neste curso, você aprenderá a usar a Vertex AI para Pesquisa para disponibilizar aos seus usuários uma experiência de pesquisa generativa que facilita a localização do conteúdo no site. Como responsável pela edição do site, você aprenderá a usar a IA generativa para traduzir e melhorar o conteúdo de forma rápida e eficaz com o uso de sugestões.

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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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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, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.

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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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Organizações de vários portes estão adotando a tecnologia e a flexibilidade da nuvem para transformar a forma como operam. No entanto, gerenciar e escalonar recursos na nuvem de maneira eficaz é uma tarefa complexa. O curso Escalonamento com as Operações do Google Cloud traz noções básicas de confiabilidade, resiliência e operações modernas na nuvem, explicando como o Google Cloud pode ajudar nesses esforços. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Conforme as organizações movem os próprios dados e aplicativos para a nuvem, novos problemas de segurança podem aparecer. No curso Confiança e segurança com o Google Cloud, explicamos os conceitos básicos de segurança na nuvem, o valor da abordagem multicamadas do Google Cloud para a proteção da infraestrutura e como o Google conquista e mantém a confiança dos clientes na nuvem. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. O curso "Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud" aborda esses desafios e oferece soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) representam importantes evoluções na tecnologia da informação que estão transformando uma ampla variedade de setores. O curso "Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a IA e o ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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As tecnologias de nuvem podem agregar muito valor a uma organização e, ao combinar esse poder com dados, o potencial de crescer e criar novas experiências para os clientes é ainda maior. O curso "Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud" mostra como os dados agregam valor às organizações e como o Google Cloud torna esses dados eficientes e acessíveis. Este curso, que faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, se destina às pessoas que querem crescer na profissão e construir o futuro da empresa.

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As pessoas estão muito animadas com a tecnologia de nuvem e a transformação digital, mas também ainda têm muitas dúvidas. Exemplo: O que é a tecnologia de nuvem? O que significa transformação digital? Como a tecnologia de nuvem pode ajudar sua organização? Por onde começar? Se você já se questionou sobre isso, veio ao lugar certo. Este curso fornece uma visão geral dos tipos de oportunidades e desafios que as empresas encaram em suas jornadas de transformação digital. Se quiser saber mais sobre tecnologia de nuvem para se destacar no trabalho e ajudar a construir o futuro da sua empresa, este curso introdutório sobre transformação digital é para você. Este curso faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud.

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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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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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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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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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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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Este é o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.

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Welcome Gamers! Create and test a prompt, create a conversation, and explore the prompt gallery, all while having fun! Explore Generative AI Studio in Vertex AI. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.

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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 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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