Jakub Mrowka
Participante desde 2022
Liga Prata
10125 pontos
Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud
Earned Mar 12, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned Mar 12, 2024 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Jan 16, 2024 EST
Introdução ao Terraform para Google Cloud
Earned Jan 15, 2024 EST
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google
Earned Jan 13, 2024 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Jan 12, 2024 EST
Introdução à geração de imagens
Earned May 25, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned May 14, 2023 EDT
Mecanismo de atenção
Earned May 14, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned May 14, 2023 EDT
Introdução à IA generativa
Earned May 14, 2023 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Feb 10, 2023 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Português Brasileiro
Earned Jan 5, 2023 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jan 1, 2023 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 29, 2022 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Português Brasileiro
Earned Dec 28, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Português Brasileiro
Earned Dec 27, 2022 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Nov 27, 2022 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned Sep 21, 2022 EDT
[DEPRECATED] Engenharia de atributos
Earned Sep 13, 2022 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Sep 8, 2022 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Aug 31, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Aug 30, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Aug 25, 2022 EDT
Conclua o selo de habilidade intermediário Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e gerenciar repositórios Git; lançar, gerenciar e escalonar implantações no Google Kubernetes Engine (GKE); e arquitetar pipelines de CI/CD que automatizam criações e implantações de imagens de contêiner no GKE.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud.
Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.
Saiba mais
Em muitas organizações de TI, os objetivos não estão alinhados entre desenvolvedores, que buscam por agilidade, e operadores, que focam na estabilidade. A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é o método usado pelo Google para alinhar incentivos entre o desenvolvimento e as operações, além de prestar suporte essencial à produção. A adoção das práticas culturais e técnicas de SRE pode ajudar a melhorar a colaboração entre os departamentos comercial e de TI. Neste curso, apresentamos as principais práticas de SRE do Google e o papel importante que os líderes de TI e de negócios desempenham em uma adoção organizacional de SRE bem-sucedida.
Saiba mais
"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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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).
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
O terceiro curso desta série é "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Para continuar desenvolvendo seus conhecimentos sobre SQL, vamos aprender a usar funções avançadas e dividir uma consulta completa em etapas gerenciáveis. Você também vai conhecer a arquitetura interna do BigQuery (armazenamento fragmentado com base em colunas) e tópicos avançados do SQL, como campos aninhados e repetidos usando matrizes e structs. Por fim, vamos aprender a otimizar consultas para melhorar o desempenho e a proteger seus dados com visualizações autorizadas. Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
Saiba mais
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 Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
Saiba mais
Neste curso, vamos definir o que é machine learning e como ele pode beneficiar seu negócio. Você vai conferir algumas demonstrações do ML em ação e aprender termos importantes da área, como instâncias, atributos e rótulos. Nos laboratórios interativos, você vai praticar a invocação de APIs de ML pré-treinadas e criar seus próprios modelos de machine learning usando apenas SQL no BigQuery ML.
Saiba mais
Este é o segundo curso da série "Data to Insights". Vamos aprender a fazer a ingestão de novos conjuntos de dados externos no BigQuery e visualizá-los no Looker Studio. Também vamos analisar conceitos intermediários de SQL, como as operações JOIN e UNION em várias tabelas, para analisar dados de diversas fontes. Observação: Mesmo que você tenha experiência em SQL, há aspectos específicos do BigQuery (como usar o cache de consultas e os caracteres curinga de tabela) que podem ser novidade para você. Depois de terminar este curso, faça sua inscrição no "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
Saiba mais
Neste curso, conhecemos os desafios mais comuns enfrentados pelos analistas de dados e como resolvê-los com as ferramentas de big data no Google Cloud. Ao longo do caminho, você vai aprender um pouco de SQL e se familiarizar com o uso do BigQuery e do Dataprep para analisar e transformar seus conjuntos de dados. Este é o primeiro curso da série From Data to Insights with Google Cloud. Depois de concluir este curso, inscreva-se no curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.
Saiba mais
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
Saiba mais
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.
Saiba mais
Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver?
O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…
Saiba mais
Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
Saiba mais
