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Will Cowley

Participante desde 2026

Liga Ouro

2405 pontos
Gerenciamento de usuários e recursos no Google Workspace Earned Jun 16, 2026 EDT
Serviços principais do Google Workspace Earned Jun 14, 2026 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jan 19, 2026 EST
Introdução à geração de imagens Earned Jan 19, 2026 EST
Introdução à IA responsável Earned Jan 19, 2026 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jan 19, 2026 EST
Introdução à IA generativa Earned Jan 19, 2026 EST

Este curso foi criado para ajudar a entender como os usuários e recursos são gerenciados no Workspace. Os estudantes vão conhecer a configuração de unidades organizacionais e como ela pode ser adaptada às demandas das organizações em que trabalham. Além disso, os estudantes vão aprender a gerenciar vários tipos de grupos do Google. O curso também vai mostrar como gerenciar as configurações de domínios no Google Workspace. Por fim, os estudantes aprenderão a otimizar e estruturar recursos no seu ambiente do Google Workspace.

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Este curso oferece aos estudantes amplo conhecimento sobre os serviços principais do Google Workspace. Vamos ensinar a ativar, desativar e definir configurações para esses serviços, incluindo Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat e Documentos. Em seguida, os estudantes verão como implantar e gerenciar o Gemini para os usuários acessarem os recursos. Por fim, vamos analisar casos de uso do AppSheet e do Apps Script para saber como eles automatizam tarefas e ampliam a funcionalidade dos aplicativos do Google Workspace.

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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.

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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 responsável: o que é, qual é a importância dela e como ela é aplicada nos produtos do Google. Ele também contém os 7 princípios de IA do Google.

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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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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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