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Cédric besombes
Participante desde 2024
Liga Ouro
48430 pontos
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud
Earned Jul 9, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Jun 26, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jun 26, 2025 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Jun 26, 2025 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Jun 19, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Jun 18, 2025 EDT
ML Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 4, 2024 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned Oct 17, 2024 EDT
[DEPRECATED] Google Security Operations - SOAR Developer
Earned Sep 26, 2024 EDT
Google Security Operations - SOAR Analyst
Earned Sep 26, 2024 EDT
Mandiant Fundamentals
Earned Sep 26, 2024 EDT
Chronicle SIEM Fundamentals
Earned Sep 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] SOAR Fundamentals
Earned Sep 26, 2024 EDT
Google Security Operations - SIEM Rules
Earned Sep 26, 2024 EDT
Security Practices with Google Security Operations - SIEM
Earned Sep 25, 2024 EDT
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Jul 12, 2024 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jul 12, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned May 28, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned May 28, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned May 28, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned May 28, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned May 21, 2024 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Apr 24, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Apr 17, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Apr 17, 2024 EDT
Machine learning nas empresas
Earned Apr 17, 2024 EDT
[DEPRECATED] Engenharia de atributos
Earned Apr 16, 2024 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Apr 11, 2024 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned Apr 10, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Apr 8, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders
Earned Apr 8, 2024 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Apr 8, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Apr 8, 2024 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Apr 8, 2024 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Apr 4, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Apr 3, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders
Earned Jan 19, 2024 EST
Introdução à IA generativa
Earned Jan 16, 2024 EST
Os aplicativos de IA generativa proporcionam novas experiências de usuário que eram quase impossíveis antes da invenção dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Ao desenvolver aplicativos, como você pode usar a IA generativa para criar apps potentes e interativos no Google Cloud?
Neste curso, você vai conhecer os aplicativos de IA generativa e aprender a usar o design de comandos e a geração aumentada de recuperação (RAG) para criar apps avançados com a ajuda dos LLMs. Você também vai saber o que é a arquitetura pronta para produção, usada nos aplicativos de IA generativa, e vai criar um aplicativo de chat com base em RAG e LLM.
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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.
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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
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Neste curso, você vai aprender com engenheiros e instrutores de ML que trabalham com o desenvolvimento de última geração dos pipelines de ML aqui no Google Cloud. Nos primeiros módulos, vamos abordar o TensorFlow Extended (ou TFX), que é uma plataforma de machine learning do Google baseada no TensorFlow criada para gerenciar pipelines e metadados de ML. Você vai conhecer os componentes e a orquestração de um pipeline com o TFX. Também vamos abordar como é possível automatizar os pipelines usando a integração e a implantação contínuas e como gerenciar os metadados de ML. Depois disso, vamos mudar o foco para discutir como podemos automatizar e reutilizar os pipelines de ML em vários frameworks de machine learning, como tensorflow, pytorch, scikit-learn e xgboost. Você também vai aprender a usar outra ferramenta no Google Cloud, o Cloud Composer, para orquestrar seus pipelines de treinamento contínuo. Por fim, vamos mostrar como usar o MLflow para gerenciar o ciclo de vida completo do ma…
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.
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This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.
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Learn which Mandiant products directly enhance or augment capabilities provided by Chronicle SIEM and SOAR and how those products integrate into our workflow.
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This course will provide you with an overview of SIEM technology to set the stage for the differentiation and expansion of capabilities that Chronicle SIEM provides.
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This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.
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Get hands-on experience applying and building rules for Chronicle. You learn what YARA-L is and how to customize & create event rules.
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Learn the technical aspects you need to know about Chronicle and how it can help you detect and action threats.
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Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.
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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, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção.
Também incluímos experiências práticas de uso da ingestão de streaming do Vertex AI Feature Store na camada do SDK.
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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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 curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles.
A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.
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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.
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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.
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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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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O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.
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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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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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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