Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
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Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.
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Este curso apresenta noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.
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Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.
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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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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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Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
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Arquitetura de codificador-decodificador
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