Marc Farssac
Participante desde 2024
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jun 26, 2026 EDT
Criar e implantar agentes em produção
Earned Jun 21, 2026 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal
Earned Sep 25, 2025 EDT
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery
Earned Mar 17, 2025 EDT
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit
Earned Mar 9, 2025 EDT
Como criar agentes de IA generativa com a Vertex AI e o Flutter
Earned Mar 7, 2025 EST
Conheça a IA generativa na Agent Platform
Earned Nov 17, 2024 EST
Mecanismo de atenção
Earned Nov 17, 2024 EST
Introdução à geração de imagens
Earned Nov 17, 2024 EST
Introdução à IA generativa
Earned Oct 29, 2024 EDT
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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Conheça a arquitetura e a implantação de sistemas multiagente usando o ADK do Google e a infraestrutura robusta do Cloud. Você vai aprender a projetar árvores hierárquicas de agentes e agentes de fluxo de trabalho determinístico, além de identificar o ambiente de hospedagem ideal, do Cloud Run sem servidor ao GKE de alto desempenho, para garantir que seus agentes de IA sejam seguros, escalonáveis e prontos para produção.
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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 curso intermediário com selo de habilidade Realizar análise de dados preditiva no BigQuery para demonstrar suas habilidades nas seguintes áreas: criação de conjuntos de dados no BigQuery importando arquivos CSV e JSON; aproveitamento do potencial do BigQuery com conceitos analíticos sofisticados de SQL, incluindo o uso do BigQuery ML para treinar um modelo de gols com base em dados de eventos de futebol e avaliar a qualidade dos gols da Copa do Mundo.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
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Neste curso, você vai aprender a desenvolver um app usando o Flutter, o kit de ferramentas de UI portátil do Google, e a integrar o app com o Gemini, a família de modelos generativos de IA do Google. Você também vai usar o Vertex AI Agent Builder, a plataforma do Google para criar e gerenciar agentes e aplicativos de IA.
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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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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, 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 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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