Participante desde 2026
[DEPRECATED] How to Use TPUs for Inference
Earned Aug 5, 2026 EDT
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack
Earned Aug 1, 2026 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Jul 22, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame)
Earned Jan 26, 2026 EST
This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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.
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.