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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Shrikant Wagh

Participante desde 2025

Liga Diamante

32207 pontos
Criação de vídeos envolventes com o Google Vids Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini no Google Drive Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini no Google Meet Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini nas Planilhas Google Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini nas Apresentações Google Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini nos Documentos Google Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini no Gmail Earned Feb 13, 2026 EST
Introdução ao Gemini para Google Workspace Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini para desenvolvedores de aplicativos Earned Feb 13, 2026 EST
Gemini para SDLC completo Earned Jan 19, 2026 EST
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal Earned Jan 18, 2026 EST
Pesquisa vetorial e embeddings Earned Jan 17, 2026 EST
Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud Earned Jan 17, 2026 EST
Rede no Google Cloud: noções básicas Earned Jan 17, 2026 EST
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud Earned Jan 17, 2026 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Jan 17, 2026 EST
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar Earned Jan 14, 2026 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem Earned Jan 2, 2026 EST
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jan 1, 2026 EST
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Dec 31, 2025 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Dec 31, 2025 EST
Model Armor: como proteger implantações de IA Earned Dec 31, 2025 EST
Introdução à segurança no mundo da IA Earned Dec 30, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Dec 30, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança Earned Dec 30, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos Earned Dec 29, 2025 EST
Criação de sistemas de machine learning de produção Earned Dec 29, 2025 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Dec 29, 2025 EST
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Dec 29, 2025 EST
Mecanismo de atenção Earned Dec 29, 2025 EST
Introdução à geração de imagens Earned Dec 29, 2025 EST
AI Infrastructure: Networking Techniques Earned Dec 29, 2025 EST
Infraestrutura de IA: opções de armazenamento Earned Dec 29, 2025 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned Dec 28, 2025 EST
Infraestrutura de IA: Cloud TPUs Earned Dec 27, 2025 EST
Infraestrutura de IA: Cloud GPUs Earned Dec 27, 2025 EST
Infraestrutura de IA: introdução ao Hipercomputador de IA Earned Dec 26, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Dec 21, 2025 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Dec 19, 2025 EST
Engenharia de atributos Earned Dec 18, 2025 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Dec 18, 2025 EST
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI Earned Dec 15, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Dec 15, 2025 EST
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud Earned Dec 15, 2025 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Dec 15, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Dec 14, 2025 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Dec 14, 2025 EST
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Dec 14, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Dec 12, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Dec 12, 2025 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Dec 11, 2025 EST
Criação de comandos na Vertex AI Earned Dec 11, 2025 EST
Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI Earned Dec 11, 2025 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Dec 10, 2025 EST
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Dec 8, 2025 EST
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Dec 7, 2025 EST
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Dec 6, 2025 EST
IA generativa: encare o cenário atual Earned Dec 5, 2025 EST
IA generativa: conceitos básicos Earned Dec 5, 2025 EST
IA generativa: para além do chatbot Earned Dec 4, 2025 EST
Escalonamento com as Operações do Google Cloud Earned Dec 4, 2025 EST
Confiança e segurança com o Google Cloud Earned Dec 4, 2025 EST
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud Earned Dec 3, 2025 EST
Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud Earned Dec 3, 2025 EST
Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud Earned Dec 2, 2025 EST
Transformação digital com o Google Cloud Earned Dec 2, 2025 EST
Preparação para a jornada de certificação do Associate Cloud Engineer Earned Aug 26, 2025 EDT
Introdução à IA responsável Earned Aug 12, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Aug 8, 2025 EDT
Introdução à IA generativa Earned Aug 7, 2025 EDT

Neste curso, você vai conhecer o Google Vids, um app de criação e edição de vídeos on-line que está disponível para alguns usuários do Google Workspace. Com lições e demonstrações, você vai aprender a criar e contar histórias envolventes usando vídeos no trabalho. Também vai descobrir como incorporar mídia, áudio e vídeo, personalizar estilos e compartilhar suas criações. Alguns recursos do Vids usam a IA generativa para ajudar você a trabalhar de forma mais eficiente. As ferramentas de IA generativa, incluindo o Gemini, podem sugerir informações imprecisas ou inadequadas. Não use o Gemini para aconselhamento médico, jurídico, financeiro ou de outra área profissional. Também vale lembrar que as sugestões de recursos do Gemini não representam o ponto de vista do Google e não devem ser atribuídas à empresa.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso discute as funcionalidades do Gemini no Google Drive usando aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos. Ao final dele, você terá as habilidades e o conhecimento necessários para usar o Gemini no Google Drive e melhorar seus fluxos de trabalho.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso apresenta as funcionalidades do Gemini no Google Meet. Com aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos, você vai entender a fundo os recursos de IA disponíveis para o Meet. Vamos mostrar como usar o Gemini para gerar imagens de plano de fundo, melhorar a qualidade do vídeo e traduzir legendas. Ao final do curso, você terá o conhecimento e as habilidades para maximizar a eficiência das suas videoconferências no Google Meet usando o Gemini.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece aos clientes acesso a recursos de IA generativa na nossa plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência nas Planilhas Google.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece aos clientes acesso a recursos de IA generativa na nossa plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência nas Apresentações Google.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso discute as funcionalidades do Gemini nos Documentos Google usando aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos. Você vai aprender a usar o Gemini para gerar conteúdo de texto com base em comandos e vai descobrir como usar o complemento para editar texto já escrito e melhorar sua produtividade. Ao final do curso, você terá as habilidades e o conhecimento necessários para usar o Gemini nos Documentos Google e melhorar sua escrita.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa na plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência no Gmail.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que acrescenta recursos de IA generativa à plataforma. Neste programa de aprendizado, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência no Google Workspace.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda desenvolvedores a criar aplicativos. Você também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar código, recomendar serviços do Google Cloud e gerar código para seus aplicativos. No laboratório prático, você vai entender como o Gemini melhora o fluxo de trabalho de implantação de aplicativos. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês) A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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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.

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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.

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Ganhe o selo de habilidade básico ao concluir o curso Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud, em que você aprende sobre contas de serviço, papéis personalizados e como definir permissões usando o gcloud.

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"Rede no Google Cloud" é uma série de 6 cursos. Este é o primeiro curso deles, "Rede no Google Cloud: noções básicas". Este curso apresenta uma visão geral completa dos conceitos fundamentais de rede, incluindo princípios básicos, nuvens privadas virtuais (VPCs) e compartilhamento de redes VPC. Ele também aborda técnicas de geração de registros e monitoramento de rede. 

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Este curso ensina aos participantes técnicas de monitoramento e melhoria de infraestrutura e desempenho de aplicativos no Google Cloud. Com uma combinação de apresentações, demonstrações, laboratórios práticos e estudos de caso do mundo real, os participantes ganham experiência com monitoramento de pilha completa, gerenciamento e análise de registro em tempo real, depuração de código em produção, rastreamento de gargalos de desempenho de aplicativos, caracterização de perfil de CPU e uso de memória.

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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.

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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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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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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.

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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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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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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, 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, 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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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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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.

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Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

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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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Welcome to the "AI Infrastructure: Networking Techniques" course. In this course, you'll learn to leverage Google Cloud's high-bandwidth, low-latency infrastructure to optimize data transfer and communication between all the components of your AI system. By the end, you'll grasp the critical role networking plays across the entire AI pipeline from data ingestion and training to inference and be able to apply best practices to ensure your workloads run at maximum speed.

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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.

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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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.

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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.

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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.

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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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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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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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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, 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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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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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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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.

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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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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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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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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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Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Vertex AI para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Vertex AI Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.

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O curso Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender como usar os modelos da família da API Vertex AI PaLM, incluindo text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Você também vai aprender sobre design de comandos, práticas recomendadas, e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos e muito mais. Saiba também como ajustar um modelo de fundação com um treinamento personalizado no Vertex AI e implantá-lo em um endpoint do Vertex AI.

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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 Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.

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Este curso ajuda a criar um plano de estudo para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudo individuais.

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O curso "Agentes de IA generativa: transforme sua organização" é o quinto e último do programa de aprendizado Gen AI Leader. Nesse curso, você aprende como as organizações podem usar agentes de IA generativa personalizados para enfrentar desafios específicos nos negócios. Você aprende na prática a construir um agente básico de IA generativa e quais são os componentes desses agentes, como modelos, ciclos de raciocínio e ferramentas.

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Apps de IA generativa: transforme seu trabalho é o quarto curso do programa de aprendizado de liderança em IA Generativa. Esse curso apresenta os aplicativos de IA generativa do Google, como Gemini para Workspace e NotebookLM. Além disso, aborda conceitos como embasamento, geração aumentada de recuperação, construção de comandos eficazes e criação de fluxos de trabalho automatizados.

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IA generativa: encare o cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Mas, como líder, como aproveitar esse potencial para gerar resultados de negócios reais? Neste curso, você vai conhecer as diferentes camadas da criação de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a serem considerados ao selecionar uma solução.

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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Neste curso, você conhece os conceitos básicos da IA generativa, analisa as diferenças entre IA, ML e IA generativa, e aprende como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios de negócios. Além disso, aprende sobre as estratégias do Google Cloud para lidar com as limitações dos modelos de fundação e os principais desafios para o desenvolvimento e a implantação seguros e responsáveis da IA.

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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.

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Organizações de vários portes estão adotando a tecnologia e a flexibilidade da nuvem para transformar a forma como operam. No entanto, gerenciar e escalonar recursos na nuvem de maneira eficaz é uma tarefa complexa. O curso Escalonamento com as Operações do Google Cloud traz noções básicas de confiabilidade, resiliência e operações modernas na nuvem, explicando como o Google Cloud pode ajudar nesses esforços. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Conforme as organizações movem os próprios dados e aplicativos para a nuvem, novos problemas de segurança podem aparecer. No curso Confiança e segurança com o Google Cloud, explicamos os conceitos básicos de segurança na nuvem, o valor da abordagem multicamadas do Google Cloud para a proteção da infraestrutura e como o Google conquista e mantém a confiança dos clientes na nuvem. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. O curso "Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud" aborda esses desafios e oferece soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) representam importantes evoluções na tecnologia da informação que estão transformando uma ampla variedade de setores. O curso "Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a IA e o ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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As tecnologias de nuvem podem agregar muito valor a uma organização e, ao combinar esse poder com dados, o potencial de crescer e criar novas experiências para os clientes é ainda maior. O curso "Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud" mostra como os dados agregam valor às organizações e como o Google Cloud torna esses dados eficientes e acessíveis. Este curso, que faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, se destina às pessoas que querem crescer na profissão e construir o futuro da empresa.

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As pessoas estão muito animadas com a tecnologia de nuvem e a transformação digital, mas também ainda têm muitas dúvidas. Exemplo: O que é a tecnologia de nuvem? O que significa transformação digital? Como a tecnologia de nuvem pode ajudar sua organização? Por onde começar? Se você já se questionou sobre isso, veio ao lugar certo. Este curso fornece uma visão geral dos tipos de oportunidades e desafios que as empresas encaram em suas jornadas de transformação digital. Se quiser saber mais sobre tecnologia de nuvem para se destacar no trabalho e ajudar a construir o futuro da sua empresa, este curso introdutório sobre transformação digital é para você. Este curso faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud.

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Este curso ajuda você a se preparar para o exame Associate Cloud Engineer. Você vai aprender sobre os domínios do Google Cloud abordados no exame e como criar um plano de estudos para melhorar seu conhecimento sobre o assunto.

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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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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 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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