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Aditya Yadav

Participante desde 2025

Liga Ouro

3365 pontos
Aventura Arcade : APIs de ML do Google Cloud Earned Oct 22, 2026 EDT
Análise de imagens com a API Cloud Vision Earned Oct 17, 2026 EDT
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação Earned Jun 18, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: ACE (preparação para o exame) Earned Jun 6, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Jun 6, 2026 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud Earned Jun 6, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Jun 6, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Jun 4, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem Earned Jun 4, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Jun 2, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jun 2, 2026 EDT

Ensinar computadores a ver e ouvir é muito mais fácil quando você tem APIs de machine learning pré-treinadas fazendo o trabalho pesado. Nesta aventura, você começará consultando endpoints do Google Cloud diretamente pelo APIs Explorer e, em seguida, ensinará suas aplicações a ler textos multilíngues, reconhecer características faciais e identificar pontos de referência em fotos brutas. Assim que seu pipeline visual estiver ajustado, você passará para o áudio — convertendo palavras faladas em transcrições em tempo real e transmitindo áudio ao vivo diretamente por meio de interfaces web. Conclua ambos os laboratórios de desafio sem assistência para provar que você consegue transformar visão e som não estruturados em inteligência em nuvem limpa e acionável.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de imagens com a API Cloud Vision, em que você descobre como usar essa API para várias tarefas, incluindo a extração de texto das imagens.

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Dados brutos só são úteis se forem limpos, estruturados e seguros. Nesta trilha, você começará processando e preparando dados usando Dataprep, modelos do Dataflow e Apache Spark. Você aprenderá como limpar conjuntos de dados para que estejam prontos para modelos de aprendizado de máquina. A partir daí, você se concentrará na segurança, trabalhando com ferramentas que encontram e mascaram informações sensíveis, como IDs e credenciais pessoais. Você praticará a redação de detalhes críticos e a criação de cópias seguras e anonimizadas de seus dados no Cloud Storage. Ao concluir os laboratórios práticos, você demonstrará que consegue lidar com fluxos de trabalho de big data, mantendo as informações confidenciais totalmente seguras.

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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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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.

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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.

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Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.

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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção. Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.

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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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