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Kandi Hima Shri
Participante desde 2024
Liga Bronze
12420 pontos
Desenvolvimento de apps sem servidor com o Firebase
Earned May 26, 2026 EDT
Viagem Arcade: Governança de Dados e Fundamentos do Firebase
Earned May 26, 2026 EDT
Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog
Earned May 15, 2026 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned May 15, 2026 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud
Earned May 15, 2026 EDT
Implantação e gerenciamento de aplicativos no Google App Engine
Earned May 15, 2026 EDT
Aprimoramento de Habilidades no Verão
Earned May 15, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned May 10, 2026 EDT
Trabalho e Diversão: Eficiência Expressiva
Earned May 10, 2026 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud
Earned May 10, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Mar 9, 2025 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Mar 9, 2025 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Mar 9, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini para SDLC completo
Earned Mar 9, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini para engenheiros de segurança
Earned Mar 9, 2025 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Mar 9, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini para arquitetos de nuvem
Earned Feb 23, 2025 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Feb 20, 2025 EST
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Feb 20, 2025 EST
Mecanismo de atenção
Earned Feb 20, 2025 EST
Introdução à geração de imagens
Earned Feb 20, 2025 EST
Introdução à IA responsável
Earned Feb 19, 2025 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Feb 19, 2025 EST
Introdução à IA generativa
Earned Feb 19, 2025 EST
Conclua o curso intermediário Desenvolvimento de apps sem servidor com o Firebase para demonstrar suas habilidades nestas áreas: arquitetura e criação de aplicativos da Web sem servidor com o Firebase, utilizar o Firestore no gerenciamento de bancos de dados, automatizar os processos de implantação com o Cloud Build e integrar a funcionalidade do Google Assistente aos seus aplicativos.
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Trabalhar com dados e aplicativos exige o equilíbrio certo entre governança e agilidade. Nesta viagem, você usará o Dataplex para organizar, proteger e avaliar a qualidade dos dados, enquanto explora conceitos como malha de dados. Além disso, você terá experiência prática com o Firebase — criando aplicativos sem servidor, trabalhando com o Firestore e gerenciando dados em tempo real — unindo o gerenciamento moderno de dados e o desenvolvimento de aplicativos.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog para mostrar sua capacidade de usar o Knowledge Catalog para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Knowledge Catalog.
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Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.
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Receba um selo de habilidade ao completar o curso Como configurar uma rede do Google Cloud, que ensina como realizar tarefas básicas no Google Cloud Platform, criar uma rede personalizada, adicionar regras de firewall de sub-redes e criar VMs para testar a latência durante a comunicação.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implantação e gerenciamento de aplicativos no Google App Engine, em que você aprende a usar o App Engine com Python, Go e PHP.
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Uma temporada para construir, experimentar e crescer — uma habilidade de cada vez. Você começará com os fundamentos de redes, criando a base que conecta tudo. A partir daí, você mergulhará na automação e no desenvolvimento de aplicativos usando o Cloud Scheduler, o App Engine e as APIs de aprendizado de máquina. Ao final, você terá uma compreensão mais sólida e prática de como os aplicativos modernos são criados, conectados e executados na nuvem.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
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À medida que as plataformas crescem, manter a velocidade, a confiabilidade e experiências de usuário perfeitas torna-se crucial. Inspirado pela Bobble AI e sua jornada para suportar milhões de interações em tempo real, este desafio explora como os sistemas nativos da nuvem são projetados para eficiência em escala. Você trabalhará com Docker e Kubernetes para executar e orquestrar aplicativos, além de usar IAM, Cloud Storage e Monitoramento para gerenciar acesso, dados e desempenho. O resultado: uma visão mais clara de como a combinação certa de contêineres, automação e observabilidade mantém os aplicativos modernos rápidos, resilientes e eficientes.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: configurar e criar imagens de contêiner do Docker, criar e gerenciar clusters do Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar o kubectl para o gerenciamento eficiente de clusters e implantar aplicativos do Kubernetes com a prática de entrega contínua (CD).
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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, 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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês)
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a proteger seu ambiente e recursos de nuvem. Você vai aprender a implantar exemplos de cargas de trabalho em um ambiente no Google Cloud, identificar e corrigir configurações incorretas de segurança com o Gemini. No laboratório prático, você vai aprender como o Gemini aprimora sua postura de segurança na nuvem.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Agent Platform para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Agent Platform Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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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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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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