Shubham Kulkarni
Participante desde 2022
Liga Ouro
9422 pontos
Model Armor: como proteger implantações de IA
Earned Apr 30, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA
Earned Apr 30, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Apr 28, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Apr 28, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Apr 28, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Apr 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: truque do Gemini para converter imagens em planilhas
Earned Apr 24, 2026 EDT
Implantação de arquiteturas multiagente
Earned Apr 23, 2026 EDT
AI Boost Bites: roteiros de apresentação com o Gemini
Earned Apr 22, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Apr 22, 2026 EDT
Agentes de IA generativa: transforme sua organização
Earned Apr 21, 2026 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho
Earned Apr 21, 2026 EDT
IA generativa: entenda o cenário atual
Earned Apr 21, 2026 EDT
IA generativa: conceitos básicos
Earned Apr 21, 2026 EDT
IA generativa: para além do chatbot
Earned Apr 21, 2026 EDT
Agent Assist e os recursos de IA generativa
Earned Apr 21, 2026 EDT
Criação de agentes de IA com bancos de dados corporativos
Earned Apr 21, 2026 EDT
Este curso analisa os recursos de segurança essenciais do Model Armor e prepara você para trabalhar com o serviço. Você vai aprender sobre os riscos de segurança associados a LLMs e como o Model Armor protege seus aplicativos de IA.
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A inteligência artificial (IA) oferece possibilidades de transformação, mas também traz novos desafios para a segurança. Este curso capacita líderes em segurança e proteção de dados com estratégias para gerenciar essa tecnologia da melhor forma nas organizações. Trabalhe com um framework que foi criado para identificar e mitigar proativamente riscos específicos da IA, proteger dados sensíveis, garantir o compliance e suportar uma infraestrutura de IA resiliente. Analise casos de uso de quatro setores diferentes para ver como essas estratégias se aplicam em cenários reais.
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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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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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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 vídeo mostra como usar o Gemini para eliminar a entrada manual e tediosa de dados. Aprenda a tirar uma foto ou fazer uma captura de tela de dados (de PDFs, papéis ou imagens) e pedir ao Gemini para converter instantaneamente em uma planilha do Google estruturada. Descubra este truque simples para economizar inúmeras horas de transcrição de dados, transformando o Gemini no seu assistente pessoal de entrada de dados. Basta capturar, pedir e exportar!
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Conclua o selo de habilidade avançado Implantação de arquiteturas multiagente para demonstrar que você é capaz de: construir sistemas multiagente com ADK, conectar agentes com o protocolo Agente-para-Agente (A2A, na sigla em inglês), integrar ferramentas externas usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) e implementar uma solução multiagente completa no Agent Engine.
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Este vídeo mostra como usar o Gemini Advanced para pesquisar um tema, criar um esboço de apresentação e usar o Gemini no Google Docs para gerar pontos de discussão.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
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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: como navegar pelo cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado Gen AI Leader. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. No entanto, 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 Gen AI Leader. Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos da IA generativa e analisar as diferenças entre IA, ML e IA generativa. Também vai entender como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios nos negócios. Além disso, vai aprender 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 Gen AI Leader e não tem pré-requisitos. O objetivo deste curso é ir além do conhecimento básico de chatbots para analisar 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 ao máximo a IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.
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Aproveite o potencial da IA generativa para criar agentes inteligentes e automatizados. Depois de concluir este curso, você poderá desenvolver um agente de repositório de dados capaz de responder instantaneamente a perguntas complexas extraindo e sintetizando automaticamente informações de seus sites, documentos ou dados estruturados. Diga adeus às perguntas frequentes estáticas: seu novo agente vai fornecer respostas dinâmicas e precisas, e até mesmo mostrar os URLs das fontes originais, tudo com uma configuração simples e rápida.
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Criar agentes de IA que podem aproveitar bancos de dados corporativos usando o MCP Toolbox for Databases. Você vai definir ferramentas seguras de interação com o banco de dados e implementar recursos de consulta inteligentes (usando embeddings de vetores e consultas estruturadas).
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