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Andrew Tyler Hoadley

Participante desde 2018

Liga Diamante

32785 pontos
Hybrid Cloud Service Mesh with Anthos Earned Jan 18, 2024 EST
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned Nov 29, 2023 EST
Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos Earned Nov 29, 2023 EST
Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos Earned Nov 29, 2023 EST
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Nov 27, 2023 EST
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Nov 27, 2023 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Nov 26, 2023 EST
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Nov 26, 2023 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos Earned Nov 26, 2023 EST
Mecanismo de atenção Earned Nov 19, 2023 EST
Criação de guia de estudo para certificação: ACE (preparação para o exame) Earned Nov 19, 2023 EST
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned Nov 16, 2023 EST
Anthos on Bare Metal Earned Nov 14, 2023 EST
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos Earned Nov 10, 2023 EST
Introdução à geração de imagens Earned Nov 10, 2023 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho Earned Nov 10, 2023 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Nov 8, 2023 EST
Práticas recomendadas do Google Kubernetes Engine: segurança Earned Nov 8, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Nov 8, 2023 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Nov 8, 2023 EST
Introdução à IA responsável Earned Nov 8, 2023 EST
Introdução à IA generativa Earned Nov 8, 2023 EST
Implantar e proteger APIs sem servidor com API Gateway Earned Nov 7, 2023 EST
Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine: produção Earned Nov 6, 2023 EST
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine Earned Jun 24, 2023 EDT

This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management, and service-level security. This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos series. After completing this course, learners should continue to the Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course. Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a prerequisite for this course.

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Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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Course one of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series introduces participants to manage multi-cloud and hybrid Kubernetes deployments using Anthos. Through presentations and hands-on labs, participants explore planning and creating Anthos environments and building manageable and reliable multi-cluster Kubernetes infrastructure environments centered around Anthos and containers. This course is a continuation of Architecting with GKE and assumes direct experience with the technologies covered in that course.

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This on-demand course equips students to understand, configure, and maintain multi-cluster Kubernetes infrastructures using Anthos GKE, and Istio-based service mesh, whether deployed with Anthos on Google Cloud or with Anthos deployed on VMware. This is the third, and final, course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos series. Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a prerequisite for this course.

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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.

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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, "Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos", vamos relembrar o layout e os princípios do Google Cloud. Depois disso, mostraremos os fundamentos de como criar e gerenciar contêineres de software, e você vai conhecer a arquitetura do Kubernetes.

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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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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Associate Cloud Engineer. Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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Course three of the Anthos series prepares students to run Anthos in a customer’s on-premises environment, on bare metal.Through presentations and hands-on labs, participants explore deploying and running Anthos applications on bare metal, creating the Anthos infrastructure, deploying applications, and performing monitoring, logging, and tracing. This course is a continuation of course two, Cloud Operations and Service Mesh with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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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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No curso Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho, você vai conhecer profundamente o processo de desenvolvimento de apps nativos da nuvem. Durante o aprendizado, você vai saber mais sobre as operações do Kubernetes, o gerenciamento de implantações, a rede do GKE e o armazenamento permanente. Este é o primeiro curso da série Arquitetura em Google Kubernetes Engine. Depois de concluir todas as tarefas, comece o curso Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine: produção.

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Quanto maior é o uso da inteligência artificial empresarial e do machine learning, mais importante é desenvolvê-los de maneira responsável. Para muitos, falar sobre a IA responsável pode ser mais fácil, mas colocá-la em prática é um desafio. Se você tem interesse em aprender a operacionalizar a IA responsável na sua organização, este curso é para você. Nele, você vai aprender como o Google Cloud faz isso hoje, além de analisar práticas recomendadas e lições aprendidas, a fim de criar uma base para elaborar sua própria abordagem de IA responsável.

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Prepare-se para o Anthos. Esta coleção de laboratórios com foco nas práticas recomendadas do Google Kubernetes Engine se concentra na segurança em escala ao implantar e gerenciar ambientes de produção do GKE, especificamente o controle de acesso baseado em papéis, o aumento da proteção, a rede VPC e a autorização binária.

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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa. Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.

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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 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 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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso do selo de habilidade Implantar e proteger APIs sem servidor com API Gateway, para aprender a usar o API Gateway para implantar, proteger e gerenciar APIs com um gateway totalmente gerenciado.

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Neste curso, você vai aprender sobre a segurança do Kubernetes e do Google Kubernetes Engine (GKE), além dos processos de geração de registros e monitoramento. Também mostraremos como usar dentro do GKE os serviços de banco de dados e armazenamento gerenciados pelo Google Cloud. Este é o segundo curso da série Arquitetura em Google Kubernetes Engine. Depois de concluir todas as tarefas, comece o curso "Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar" ou "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".

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Conclua o selo de habilidade intermediário Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine para mostrar que você sabe criar e gerenciar clusters multilocatários, monitorar o uso de recursos por namespace, configurar o escalonamento automático de clusters e pods para maior eficiência, definir o balanceamento de carga para distribuição ideal de recursos e implementar sondagens de atividade e prontidão para garantir a integridade e um bom custo-benefício do aplicativo.

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