IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa e não tem pré-requisitos. Este curso tem como objetivo ir além do conhecimento básico de chatbots para explorar o verdadeiro potencial da IA generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar o poder da IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.
Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.
Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso "Criação de aplicativos orientados a eventos com o Eventarc". Neste curso, você usa o Eventarc para criar gatilhos de eventos para diferentes recursos, incluindo tópicos do Pub/Sub e buckets do Cloud Storage.
Conclua o curso intermediário Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run para demonstrar suas habilidades de integração do Cloud Run com o Cloud Storage para gerenciamento de dados, arquitetura de sistemas assíncronos e resilientes usando o Cloud Run e o Pub/Sub, construção de gateways da API REST com a tecnologia do Cloud Run e a criação e implantação de serviços no Cloud Run.
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.
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.
Este é o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.
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.
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.
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.
Este é o curso "Infraestrutura de IA: técnicas de rede". Você vai aprender a aproveitar a infraestrutura de alta largura de banda e baixa latência do Google Cloud para otimizar a transferência de dados e a comunicação entre todos os componentes do seu sistema de IA. Ao final, você vai compreender o papel crucial que as redes desempenham em todo o pipeline de IA, desde a ingestão e o treinamento de dados até a inferência, e será capaz de aplicar as práticas recomendadas para garantir que suas cargas de trabalho sejam executadas na velocidade máxima.
Neste curso, você vai embarcar em uma jornada completa pelas soluções de armazenamento disponíveis no Google Cloud, especialmente desenvolvidas para cargas de trabalho de IA e de computação de alto desempenho (HPC, na sigla em inglês). Você vai aprender a escolher o armazenamento certo para cada etapa do ciclo de vida de machine learning, descobrir como otimizar o desempenho de E/S durante o treinamento, como gerenciar conjuntos de dados enormes para preparação de dados e como disponibilizar artefatos do modelo com baixa latência. Por meio de exemplos práticos e demonstrações, você vai adquirir a experiência necessária para projetar soluções de armazenamento robustas que aceleram a inovação em IA.
Este curso oferece um guia completo para implantar, gerenciar e otimizar cargas de trabalho de IA e computação de alto desempenho (HPC, na sigla em inglês) no Google Cloud. Por meio de uma série de lições e demonstrações práticas, você vai conhecer diversas estratégias de implantação, desde ambientes altamente personalizáveis usando o Google Compute Engine (GCE) até soluções gerenciadas como o Google Kubernetes Engine (GKE). Especificamente, você vai aprender a criar clusters e implantar o GKE para inferência.
Este é o curso Cloud TPUs. Vamos conhecer as vantagens e desvantagens das TPUs em vários cenários e comparar diferentes aceleradores de TPU para você escolher a opção mais adequada. Você aprenderá estratégias para maximizar o desempenho e a eficiência dos seus modelos de IA e compreenderá a importância da interoperabilidade de GPU/TPU para fluxos de trabalho flexíveis de machine learning. Usando conteúdo envolvente e demonstrações práticas, guiaremos você no aproveitamento eficaz das TPUs.
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.
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.