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Shravan Chougule

Participante desde 2026

Liga Diamante

16151 pontos
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Aug 28, 2026 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Aug 28, 2026 EDT
IA generativa: entenda o cenário atual Earned Aug 28, 2026 EDT
Crie um guia de estudo da certificação: preparando-se para o exame Professional Cloud Network Engineer Earned Aug 21, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PSOE (preparação para o exame) Earned Aug 17, 2026 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem Earned Aug 13, 2026 EDT
Agentes de IA corporativos seguros Earned Aug 7, 2026 EDT
Projetar o Gemini Enterprise for Customer Experience Earned Aug 5, 2026 EDT
IA de conversação e seu sistema de engajamento Earned Aug 5, 2026 EDT
Insights de conversas Earned Aug 5, 2026 EDT
Google Security Operations - Deep Dive Earned Aug 3, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations: Unified SecOps Earned Aug 1, 2026 EDT
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned Jul 31, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations (SIEM) Earned Jul 30, 2026 EDT
IA generativa: conceitos básicos Earned Jul 28, 2026 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Jul 28, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem Earned Jul 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: seu agente de feedback pessoal Earned Jul 24, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA Earned Jul 20, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA Earned Jul 20, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini para SDLC completo Earned Jul 19, 2026 EDT
Segurança na entrega de software Earned Jul 17, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Jul 14, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Jul 14, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jul 14, 2026 EDT
Arcade Base Camp Julho de 2026 Earned Jul 11, 2026 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud Earned Jul 11, 2026 EDT

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: como navegar pelo cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado Gen AI Leader. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. No entanto, 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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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Cloud Network Engineer. Você vai analisar os recursos do Gemini Notebook, adicionar fontes ao seu notebook e aprender a personalizar sua experiência no Gemini Notebook para estudar para o exame.

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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Security Operations Engineer. Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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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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Saiba como proteger e controlar agentes de IA no Google Cloud. Este curso oferece um roteiro prático para proteger a memória do agente, aplicar controles de acesso rigorosos com o IAM e o VPC Service Controls e implantar proteções de conversa em tempo real para garantir implantações corporativas seguras e em conformidade.

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Neste curso, você vai se aprofundar nos tópicos essenciais para projetar, criar e manter uma solução eficiente do Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX). Prepare-se para transformar sua compreensão do que é possível e criar uma arquitetura que impulsiona a satisfação do cliente. Este curso foi elaborado para apresentar a arquitetura do GECX. Você vai conhecer as principais considerações para criar e implementar soluções de IA de conversação, incluindo os principais componentes e integrações da arquitetura. Você também vai conhecer as integrações com a Gemini Enterprise Agent Platform e ter uma visão geral dos principais recursos do GECX.

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Transforme sua visão sobre o atendimento ao cliente com este curso sobre o Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) e o poder de seus recursos de IA generativa. Você vai começar rastreando a jornada das centrais de atendimento, entendendo como elas evoluíram e para onde a IA generativa as levará a seguir. Em seguida, você vai entender os elementos básicos da solução GECX e como cada componente contribui para oferecer experiências excepcionais aos clientes. O curso termina com uma análise do caso de negócios robusto para o GECX, além de casos de uso práticos e as várias personas de usuários que se beneficiam dessa solução inovadora.

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Neste curso, você vai aprender a usar os insights de conversas para descobrir informações ocultas nos dados da sua central de atendimento, aumentar a eficiência operacional e tomar decisões de negócios baseadas em dados.

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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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This course provides a foundational introduction to Google SecOps, focusing on the platform’s architecture, deployment, and configuration. Partners will explore how SecOps integrates SIEM and SOAR components into a unified environment that enhances visibility, scalability, and security efficiency. Through short, hands-on videos and practical demonstrations, the course equips participants with the knowledge to plan and deploy SecOps environments confidently.

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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.

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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado Gen AI Leader. Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos da IA generativa e analisar as diferenças entre IA, ML e IA generativa. Também vai entender como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios nos negócios. Além disso, vai aprender 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 Gen AI Leader e não tem pré-requisitos. O objetivo deste curso é ir além do conhecimento básico de chatbots para analisar 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 ao máximo a IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.

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Este vídeo mostra como criar um agente personalizado chamado "Trabalhe comigo" usando os Gems do Gemini. Esse agente ajuda a simplificar o feedback básico e torna suas reuniões mais estratégicas e eficientes.

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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, 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 Segurança na entrega de software para demonstrar sua proficiência na integração proativa da segurança ao ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) com os princípios do DevSecOps. Você vai aprender a usar o Google Kubernetes Engine (GKE) e o Cloud Run para uma implantação segura de imagens de contêineres, implementar a verificação automatizada de vulnerabilidades para identificar riscos de forma proativa e simplificar o desenvolvimento de aplicativos com o Artifact Registry mantendo o foco na segurança. Além disso, você vai aprender a integrar o Cloud Build para processos de desenvolvimento robustos e a implementar políticas de controle de admissão para ter um controle detalhado sobre seu ambiente.

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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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Bem-vindo ao Base Camp, onde você desenvolverá habilidades essenciais do Google Cloud (disponíveis em espanhol e português também!) e ganhará uma credencial exclusiva que abrirá portas para a nuvem para você. Nenhuma experiência anterior é necessária!

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Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização.

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