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Infraestrutura de IA: Cloud GPUs
Earned Apr 5, 2026 EDT
Infraestrutura de IA: introdução ao Hipercomputador de IA
Earned Mar 30, 2026 EDT
Criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Feb 17, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned Oct 31, 2025 EDT
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina
Earned Jul 12, 2025 EDT
Quer saber mais sobre o hardware avançado por trás da IA? Este módulo analisa os computadores de IA otimizados para desempenho, mostrando por que eles são tão importantes. Vamos analisar como CPUs, GPUs e TPUs tornam as tarefas de IA extremamente rápidas, o que torna cada uma delas única e como o software de IA tira o máximo proveito delas. Ao final, você saberá exatamente como escolher a GPU certa para seus projetos de IA, o que ajuda na tomada de decisões inteligentes para suas cargas de trabalho de IA.
Tudo pronto para começar a usar o Hipercomputador de IA? Com este curso, fica fácil! Vamos abordar os conceitos básicos, explicando o que é o Hipercomputador de IA e como ele auxilia com cargas de trabalho de inteligência artificial. Você aprenderá sobre os diferentes componentes de um hipercomputador, como GPUs, TPUs e CPUs, e descobrirá como escolher a abordagem de implantação ideal para suas demandas.
Saiba como usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK). Este curso aborda o framework de código aberto do ADK, partindo da simples engenharia de comando para uma abordagem de desenvolvimento de software estruturada e com foco no código, ideal para sistemas multiagentes de nível empresarial.
This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
Este curso ajuda a criar um plano de estudo para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudo individuais.