Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do Gemini Notebook, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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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 Agent Platform para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Agent Platform 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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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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Este desafio foi criado para ajudar você a se familiarizar com o trabalho com dados em ferramentas como Planilhas Google, BigQuery, Looker e até mesmo o Google Docs. Você começará aprendendo a encontrar, filtrar e visualizar dados no Planilhas e a executar projetos de início rápido usando Pub/Sub, BigQuery, Dataplex e Cloud Filestore a partir da linha de comando. A partir daí, você se aprofundará — escrevendo SQL para explorar conjuntos de dados do mundo real, identificando erros comuns de consulta e solucionando problemas de modelos de dados no Looker. Você também aprenderá as melhores práticas para tornar seus projetos LookML mais fáceis de usar e manter. Seja para explorar ou resolver problemas complexos, estes laboratórios oferecem as habilidades práticas para trabalhar de forma mais inteligente com seus dados.
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Este conjunto de laboratórios tem como objetivo ajudar você a colocar a mão na massa com o Looker e o Google Cloud para transformar dados brutos em insights claros e úteis. Você aprenderá a criar e organizar seus modelos de dados usando o LookML, criar métricas e dimensões personalizadas e usar tabelas derivadas para limpar e moldar seus dados. Ao longo do caminho, você explorará práticas recomendadas, como modularizar seu código e melhorar o desempenho de consultas com cache e grupos de dados. Assim que os dados estiverem moldados, você passará para o Looker Studio para criar relatórios, agendar painéis e configurar alertas, facilitando o compartilhamento do que é importante com sua equipe.
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Nível 2: Exploração e Integração de Dados
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