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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud
Igor Lukyanov
Participante desde 2021
Liga Prata
5704 pontos
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Apr 24, 2026 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Apr 24, 2026 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Apr 24, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA
Earned Apr 24, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA
Earned Apr 24, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Apr 24, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Apr 24, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Apr 23, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Apr 23, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Apr 23, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Apr 23, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Apr 23, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jul 11, 2023 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Jul 10, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Jul 9, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Jul 9, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Jul 7, 2023 EDT
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 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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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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Este curso analisa os recursos de segurança essenciais do Model Armor e prepara você para trabalhar com o serviço. Você vai aprender sobre os riscos de segurança associados a LLMs e como o Model Armor protege seus aplicativos de IA.
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A inteligência artificial (IA) oferece possibilidades de transformação, mas também traz novos desafios para a segurança. Este curso capacita líderes em segurança e proteção de dados com estratégias para gerenciar essa tecnologia da melhor forma nas organizações. Trabalhe com um framework que foi criado para identificar e mitigar proativamente riscos específicos da IA, proteger dados sensíveis, garantir o compliance e suportar uma infraestrutura de IA resiliente. Analise casos de uso de quatro setores diferentes para ver como essas estratégias se aplicam em cenários reais.
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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 curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.
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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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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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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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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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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além do papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este último curso da série revisa quais são serviços de Big Data gerenciados, o que é machine learning e qual o valor dele e como comprovar sua capacidade no Google Cloud, conquistando selos de hab…
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este terceiro curso aborda ferramentas de automação e gerenciamento em nuvem, além da criação de redes seguras.
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Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud.
Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Conclua os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud se destinam a pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os participantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Apr 24, 2026 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Apr 24, 2026 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Apr 24, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA
Earned Apr 24, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA
Earned Apr 24, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Apr 24, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Apr 24, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Apr 23, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Apr 23, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Apr 23, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Apr 23, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Apr 23, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jul 11, 2023 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Jul 10, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Jul 9, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Jul 9, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Jul 7, 2023 EDT