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Ajay Behera

Participante desde 2026

Liga Prata

7543 pontos
Implantação e escalonamento de modelos de IA com o Cloud Run Earned Nov 3, 2026 EST
Configuração do Gemini Code Assist para organizações Earned Nov 3, 2026 EST
Introdução à segurança no mundo da IA Earned Nov 1, 2026 EST
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança Earned Oct 31, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Oct 28, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Oct 28, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Oct 28, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Oct 28, 2026 EDT
Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud Earned Oct 28, 2026 EDT

A inferência de IA é o processo de usar um modelo de machine learning treinado para fazer previsões em dados novos aplicando padrões aprendidos. Esse curso foi criado para desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de machine learning com interesse em implantar rapidamente serviços de inferência de IA no Cloud Run. O conteúdo é útil para quem já conhece bem as soluções de implantação de aplicativos sem servidor baseadas na nuvem, mas que talvez não tenha experiência com a execução de inferência de IA usando produtos sem servidor do Google Cloud. O curso inclui exemplos que implementam um modelo para inferência de IA com GPUs e integram apps de IA generativa com serviços de armazenamento de dados.

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Este curso foi criado para desenvolvedores do Google Cloud e engenheiros de DevOps que têm conhecimento básico do console do Google Cloud e são responsáveis pela configuração do Gemini Code Assist em uma organização. O curso apresenta os benefícios do Gemini Code Assist e compara os recursos das diferentes edições do produto. Aqui, você também vai aprender a configurar e gerenciar o Gemini Code Assist dentro de uma organização.

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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 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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Conclua o curso intermediário Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud para mostrar que você sabe gerenciar implantações com o kubectl, monitorar e depurar aplicativos no Google Kubernetes Engine (GKE) e aplicar técnicas de entrega contínua.

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