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Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
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Agentes empresariais e casos de uso
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Noções básicas de agentes
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Introdução aos agentes de IA
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Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
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Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.
Os agentes de IA representam uma grande mudança em relação aos tradicionais modelos de linguagem de grande escala (LLMs): em vez de simplesmente gerar soluções baseadas em texto, eles também podem agir de forma autônoma para executá-las. Este curso apresenta os fundamentos dos Agentes de IA, como eles diferem das APIs LLM e onde agregam valor no mundo real. Baseado no artigo Agentes do Google, ele fornece a base teórica necessária antes de escrever suas primeiras linhas de código de agente, ideal para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisão técnica que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos (e não apenas geração de texto). Participe do fórum da comunidade para perguntas e discussões.
Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.
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.