Desenvolvimento de protótipos com IA no Google AI Studio
Earned Jan 10, 2026 EST
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Apr 17, 2025 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Apr 15, 2025 EDT
Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine
Earned Apr 14, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Apr 2, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Apr 2, 2025 EDT
Crie um guia de estudo para a certificação PMLE
Earned Mar 27, 2025 EDT
Conclua o selo de habilidade introdutório Desenvolvimento de protótipos com IA no Google AI Studio para demonstrar que você sabe criar comandos eficazes, aproveitar os recursos multimodais para análise de imagens e vídeos, criar protótipos de aplicativos funcionais baseados em IA usando modelos e comandos de texto, além de aplicar chaves de API para criar e implantar soluções personalizadas de IA.
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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
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Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.
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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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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.
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Saiba como usar o NotebookLM para criar um guia de estudos personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do NotebookLM, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
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Crie um guia de estudo para a certificação PMLE
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