Aplique suas habilidades no console do Google Cloud
Lawrence Angelo
Participante desde 2024
Liga Diamante
13626 pontos
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned Nov 13, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Nov 2, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Nov 2, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned Nov 2, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Nov 2, 2025 EST
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Nov 2, 2025 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Oct 31, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Oct 31, 2025 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Oct 31, 2025 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Oct 28, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Oct 22, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Oct 22, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Oct 22, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Oct 22, 2025 EDT
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud
Earned Oct 22, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Oct 21, 2025 EDT
Engenharia de atributos
Earned Oct 21, 2025 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Oct 6, 2025 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Aug 29, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Aug 27, 2024 EDT
Business Transformation with Google Cloud - Locales
Earned May 21, 2024 EDT
Complete the Create media search and media recommendations applications with AI Applications skill badge to demonstrate your ability to create, configure, and access media search and recommendations applications using AI Applications.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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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.
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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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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção.
Também incluímos experiências práticas de uso da ingestão de streaming do Vertex AI Feature Store na camada do SDK.
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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.
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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.
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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 Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
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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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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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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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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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Os aplicativos de IA generativa proporcionam novas experiências de usuário que eram quase impossíveis antes da invenção dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Ao desenvolver aplicativos, como você pode usar a IA generativa para criar apps potentes e interativos no Google Cloud?
Neste curso, você vai conhecer os aplicativos de IA generativa e aprender a usar o design de comandos e a geração aumentada de recuperação (RAG) para criar apps avançados com a ajuda dos LLMs. Você também vai saber o que é a arquitetura pronta para produção, usada nos aplicativos de IA generativa, e vai criar um aplicativo de chat com base em RAG e LLM.
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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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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.
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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.
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Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud.
Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Conclua os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.
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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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This course, Business Transformation with Google Cloud- Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Business Transformation with Google Cloud.
What is cloud technology or data science and what’s all the hype about? More importantly, what can it do for you, your team, and your business?
If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role, help build the future of your business and thrive in the cloud era, then the Business Transformation with Google Cloud course is for you. Through this interactive training, you’ll learn about core cloud business drivers—specifically Google’s cloud—and gain the knowledge/skills to determine if business transformation is right for you and your team, and build short and long-term projects using the “superpowers” of cloud accordingly. You’ll also find several templates, guides, and resource links through the supplementary student workbook to help you build a custom…
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned Nov 13, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Nov 2, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Nov 2, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned Nov 2, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Nov 2, 2025 EST
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Nov 2, 2025 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Oct 31, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Oct 31, 2025 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Oct 31, 2025 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Oct 28, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Oct 22, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Oct 22, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Oct 22, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Oct 22, 2025 EDT
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud
Earned Oct 22, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Oct 21, 2025 EDT
Engenharia de atributos
Earned Oct 21, 2025 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Oct 6, 2025 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Aug 29, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Aug 27, 2024 EDT
Business Transformation with Google Cloud - Locales
Earned May 21, 2024 EDT