Lalit Bhardwaj
Participante desde 2024
Liga Ouro
4251 pontos
Participante desde 2024
O Arcade Sprint 4 deste mês já está disponível! Ele foi projetado para um aprendizado rápido. Como os laboratórios ficam abertos durante todo o mês, não há pressa; basta participar quando tiver tempo. Você ganhará 1 ponto Arcade e uma nova habilidade a cada etapa. É simples assim: ganhe seus pontos e mantenha o ritmo!
O Arcade Sprint 3 deste mês já está disponível! Ele foi projetado para um aprendizado rápido. Como os laboratórios ficam abertos durante todo o mês, não há pressa; basta participar quando tiver tempo. Você ganhará 1 ponto Arcade e uma nova habilidade a cada etapa. É simples assim: ganhe seus pontos e mantenha o ritmo!
O Arcade Sprint 2 deste mês já está disponível! Ele foi projetado para um aprendizado rápido. Como os laboratórios ficam abertos durante todo o mês, não há pressa; basta participar quando tiver tempo. Você ganhará 1 ponto Arcade e uma nova habilidade a cada etapa. É simples assim: ganhe seus pontos e mantenha o ritmo!
O Arcade Sprint 1 deste mês já está disponível! Ele foi projetado para um aprendizado rápido. Como os laboratórios ficam abertos durante todo o mês, não há pressa; basta participar quando tiver tempo. Você ganhará 1 ponto Arcade e uma nova habilidade a cada etapa. É simples assim: ganhe seus pontos e mantenha o ritmo!
Os programadores que utilizam serviços de cloud geridos podem reduzir o esforço de gestão de infraestruturas até 60%, permitindo-lhes dedicar mais tempo à criação de recursos importantes. Neste nível, obterá experiência prática com Cloud SQL, cargas de trabalho em contentores e desenvolvimento de aplicações nativas da cloud através da série Arcade ACE App Dev, que o ajudará a conceber, implementar e gerir aplicações escaláveis de forma mais eficiente.
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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.
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.
Este curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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.
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.
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.
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.
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 3 de Janeiro. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Janeiro, Semana 3!
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 2 de Janeiro. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Janeiro, Semana 2!
Mais de 80% das aplicações modernas dependem de arquiteturas orientadas a eventos ou mensagens em tempo real para manter a capacidade de resposta em grande escala. Neste desafio, irá trabalhar com o Pub/Sub para criar sistemas orientados a eventos, implementar cargas de trabalho no Google Kubernetes Engine, gerir a autenticação e os segredos dinâmicos com o Vault e explorar o processamento de linguagem utilizando APIs da cloud. Também criará aplicações Flutter e trabalhará com o Cloud Spanner, adquirindo experiência prática em mensagens, segurança, dados e desenvolvimento de aplicações.
Um novo ano traz uma nova oportunidade para consolidar a forma como aprende e aplica competências na cloud. Neste desafio, irá implementar aplicações utilizando o App Engine e o Cloud Run Functions, trabalhar com instâncias do Compute Engine e gerir dados através do Cloud Storage utilizando a consola e a CLI. Também definirá o acesso granular com funções IAM personalizadas, analisará registos, criará alertas a partir de métricas baseadas em registos e monitorizará cargas de trabalho em vários projetos. Juntos, estes laboratórios ajudam-no a começar o ano fortalecendo competências essenciais de operações na cloud e desenvolvendo hábitos que suportam aplicações fiáveis e bem monitorizadas.