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Triet Nguyen Minh
Participante desde 2024
Liga Prata
38245 pontos
Google Cloud IAM e Rede para profissionais AWS
Earned Nov 5, 2026 EST
Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS
Earned Nov 3, 2026 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned May 14, 2026 EDT
Rede no Google Cloud: noções básicas
Earned May 12, 2026 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud
Earned May 12, 2026 EDT
Rede no Google Cloud: arquitetura de rede
Earned May 12, 2026 EDT
Rede no Google Cloud: nuvem híbrida e multicloud
Earned May 12, 2026 EDT
Infraestrutura de IA: introdução ao Hipercomputador de IA
Earned May 12, 2026 EDT
Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud
Earned May 12, 2026 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned May 12, 2026 EDT
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run
Earned May 12, 2026 EDT
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud
Earned May 12, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Apr 30, 2026 EDT
Criação de agentes inteligentes com o ADK
Earned Dec 29, 2025 EST
Descobrindo a IA Generativa - Agent Platform
Earned Nov 5, 2025 EST
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery
Earned Oct 1, 2025 EDT
Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar
Earned Oct 1, 2025 EDT
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine
Earned Oct 1, 2025 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Sep 30, 2025 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Sep 30, 2025 EDT
Implantação e gerenciamento da Apigee X
Earned Sep 30, 2025 EDT
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned Sep 30, 2025 EDT
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar
Earned Sep 30, 2025 EDT
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud
Earned Sep 29, 2025 EDT
Observabilidade no Google Cloud
Earned Sep 29, 2025 EDT
Implantar sistemas multiagente com a Gemini Enterprise Agent Platform
Earned Sep 29, 2025 EDT
Agentes de IA generativa: transforme sua organização
Earned Sep 28, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho
Earned Sep 28, 2025 EDT
IA generativa: entenda o cenário atual
Earned Sep 28, 2025 EDT
IA generativa: conceitos básicos
Earned Sep 28, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot
Earned Sep 28, 2025 EDT
Segurança na entrega de software
Earned Sep 25, 2025 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 24, 2025 EDT
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned Sep 24, 2025 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Sep 23, 2025 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Sep 23, 2025 EDT
Machine learning nas empresas
Earned Sep 23, 2025 EDT
Implementar a pesquisa vetorial multimodal com o BigQuery
Earned Sep 23, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud Compute
Earned Sep 23, 2025 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal
Earned Sep 22, 2025 EDT
Fundamentos do Google Cloud
Earned Sep 22, 2025 EDT
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit
Earned Sep 22, 2025 EDT
Proteger dados do Lakehouse
Earned Sep 22, 2025 EDT
Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen
Earned Sep 22, 2025 EDT
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
Earned Sep 21, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Sep 21, 2025 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Sep 21, 2025 EDT
Vertex AI Search for Commerce
Earned Sep 21, 2025 EDT
Conceitos básicos para desenvolvedores do Google
Earned Sep 21, 2025 EDT
Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas
Earned Sep 21, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned Sep 21, 2025 EDT
Automatize a captura de dados em escala com Document AI
Earned Sep 21, 2025 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Sep 20, 2025 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud
Earned Sep 20, 2025 EDT
Complementos do Workspace
Earned Sep 20, 2025 EDT
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery
Earned Sep 20, 2025 EDT
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery
Earned Sep 20, 2025 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform
Earned Sep 20, 2025 EDT
Análise e inferências sobre dados multimodais com o Gemini
Earned Sep 20, 2025 EDT
Recursos avançados do modelo Gemini
Earned Sep 19, 2025 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud
Earned Sep 12, 2025 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Sep 12, 2025 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem
Earned Sep 10, 2025 EDT
Desenvolvimento de aplicativos com Cloud Run no Google Cloud: princípios básicos
Earned Sep 8, 2025 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned Sep 5, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned Sep 3, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Aug 31, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: Professional Cloud Architect (PCA) (preparação para o exame)
Earned Aug 27, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Aug 24, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini para engenheiros de DevOps
Earned Dec 11, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para SDLC completo
Earned Dec 9, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para engenheiros de segurança
Earned Dec 8, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para engenheiros de rede
Earned Dec 8, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Dec 8, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para desenvolvedores de aplicativos
Earned Dec 3, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para arquitetos de nuvem
Earned Dec 2, 2024 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Dec 1, 2024 EST
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Dec 1, 2024 EST
Introdução à IA responsável
Earned Apr 21, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Apr 21, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Apr 21, 2024 EDT
Este é o primeiro curso de uma série de quatro partes para arquitetos e engenheiros de nuvem com conhecimento prévio sobre a AWS, e compara as soluções do Google Cloud e da AWS, orientando os profissionais sobre seu uso.
Este curso aborda o Identity and Access Management (IAM) e redes no Google Cloud. Os estudantes aplicam o conhecimento de gerenciamento de acesso e redes na AWS para entender as semelhanças e diferenças com o gerenciamento de acesso e redes no Google Cloud. Isso traz a oportunidade de praticar a criação e o gerenciamento de recursos do Google Cloud.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS, em que você aprende a configurar a permissão do IAM, orquestrar cargas de trabalho com o Kubernetes, hospedar um aplicativo da Web usando o Compute Engine e configurar o balanceamento de carga.
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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
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"Rede no Google Cloud" é uma série de 6 cursos. Este é o primeiro curso deles, "Rede no Google Cloud: noções básicas".
Este curso apresenta uma visão geral completa dos conceitos fundamentais de rede, incluindo princípios básicos, nuvens privadas virtuais (VPCs) e compartilhamento de redes VPC. Ele também aborda técnicas de geração de registros e monitoramento de rede.
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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.
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Este é o Arquitetura de rede, o terceiro curso da série Rede no Google Cloud!
Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos para projetar arquiteturas de rede eficientes e escalonáveis no Google Cloud.
No primeiro módulo, Introdução à arquitetura de rede, vamos apresentar os componentes e conceitos principais da arquitetura de rede, como sub-redes, rotas, firewalls e balanceamento de carga.
Depois, no módulo Topologias de rede, vamos nos aprofundar nas topologias de rede usadas com frequência no Google Cloud, além de abordar as vantagens e desvantagens delas.
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Este é o curso Nuvem híbrida e multicloud, o sexto da série "Rede no Google Cloud". No primeiro módulo, você vai conhecer várias opções de conectividade do Cloud, com uma análise aprofundada sobre o Cloud Interconnect, analisando os diferentes tipos e funcionalidades desse recurso. No segundo módulo, vamos apresentar o Cloud VPN, abordando temas como implementação do produto, topologias de VPN de alta disponibilidade e o uso do Network Connectivity Center (NCC, na sigla em inglês) para otimizar o gerenciamento. Ao final deste curso, você será capaz de explicar as diferentes opções de conectividade disponíveis para estender suas redes locais e outras redes na nuvem ao Google Cloud, além de analisar a adequação de diferentes serviços de conectividade híbrida e de várias nuvens do Google Cloud para casos de uso específicos. Vamos começar.
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Tudo pronto para começar a usar o Hipercomputador de IA? Com este curso, fica fácil! Vamos abordar os conceitos básicos, explicando o que é o Hipercomputador de IA e como ele auxilia com cargas de trabalho de inteligência artificial. Você aprenderá sobre os diferentes componentes de um hipercomputador, como GPUs, TPUs e CPUs, e descobrirá como escolher a abordagem de implantação ideal para suas demandas.
Saiba mais
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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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como criar uma rede segura do Google Cloud, que apresenta vários recursos relacionados a redes para criar, escalonar e proteger seus aplicativos no Google Cloud.
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Conclua o curso intermediário Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run para demonstrar suas habilidades de integração do Cloud Run com o Cloud Storage para gerenciamento de dados, arquitetura de sistemas assíncronos e resilientes usando o Cloud Run e o Pub/Sub, construção de gateways da API REST com a tecnologia do Cloud Run e a criação e implantação de serviços no Cloud Run.
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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e atribuir papéis com o Identity and Access Management (IAM); criar e gerenciar contas de serviço; ativar a conectividade particular entre redes de nuvem privada virtual (VPC); restringir o acesso ao aplicativo usando o Identity-Aware Proxy; gerenciar chaves e dados criptografados usando o Cloud Key Management Service (KMS) e criar um cluster particular do Kubernetes.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
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Este curso estruturado é para desenvolvedores interessados em criar agentes inteligentes usando o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK, na sigla em inglês). O curso une experiência prática, conceitos fundamentais e aplicação real para oferecer um guia completo sobre como utilizar o ADK. Você também pode participar da nossa comunidade de especialistas e colegas do Google Cloud para tirar dúvidas, colaborar em respostas e trocar ideias com os Googlers que criam os produtos que você usa todos os dias.
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O curso IA generativa – Agent Platform é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender a usar os modelos do Gemini no Agent Platform. Também vai saber mais sobre design de comandos, práticas recomendadas e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos, entre outras coisas. Você ainda vai aprender a ajustar um modelo de fundação com treinamento personalizado e implantação em um endpoint no Agent Platform.
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Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar e mostre que você sabe: implantar um site publicamente acessível usando servidores da Web Apache, configurar uma VM no Compute Engine usando scripts de inicialização, configurar um RDP seguro usando um Bastion Host Windows e regras de firewall, criar e implantar uma imagem Docker em um cluster do Kubernetes e atualizá-lo, além de criar uma instância do CloudSQL e importar um banco de dados do MySQL. Este selo de habilidade é um ótimo recurso para entender tópicos que vão aparecer no exame de certificação Professional Cloud Architect com Certificação em Google Cloud.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine para mostrar que você sabe criar e gerenciar clusters multilocatários, monitorar o uso de recursos por namespace, configurar o escalonamento automático de clusters e pods para maior eficiência, definir o balanceamento de carga para distribuição ideal de recursos e implementar sondagens de atividade e prontidão para garantir a integridade e um bom custo-benefício do aplicativo.
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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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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implantação e gerenciamento da Apigee X, em que você aprende sobre a arquitetura da Apigee X, como provisionar uma organização da Apigee X em um projeto do Google Cloud, o gerenciamento da Apigee X usando a API e a interface da Apigee e como usar o Cloud Armor e as políticas de proteção contra ameaças da Apigee para proteger suas APIs.
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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como desenvolver sua rede do Google Cloud, que ensina várias maneiras de implantar e monitorar aplicativos, incluindo como analisar os papéis do IAM e adicionar/remover acesso a projetos, criar redes VPC, implantar e monitorar VMs do Compute Engine; gravar consultas SQL, implantar e monitorar VMs no Compute Engine e implantar aplicativos usando Kubernetes com múltiplas abordagens de implantação.
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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.
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Este curso de duas partes aborda Logging, Monitoring e Observabilidade no Google Cloud. As principais ferramentas de operações do Google Cloud são divididas em duas categorias principais: componentes focados em operações e ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos. Este curso, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, aborda os componentes focados em operações, como Logging, Monitoring e Service Monitoring. Depois de concluir este curso, sugerimos que você faça a parte 2, Observabilidade no Google Cloud, para saber mais sobre as ferramentas de Gerenciamento do desempenho de aplicativos disponíveis.
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Vamos agora ao Observabilidade no Google Cloud, a segunda parte de uma série de dois cursos. Sugerimos que você faça a parte 1, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, antes desta parte.
Esse curso aborda ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos, incluindo Error Reporting, Cloud Trace e Cloud Profiler.
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Neste curso, você aprenderá a usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK, na sigla em inglês) do Google para criar sistemas multiagente complexos. Você vai criar agentes equipados com ferramentas e conectá-los a relacionamentos pai-filho e fluxos para definir a interação entre eles. Você também vai executar os agentes localmente e implantá-los no Agent Runtime na Gemini Enterprise Agent Platform para serem executados como um fluxo agêntico gerenciado, com as decisões de infraestrutura e o escalonamento de recursos administrados pelo Agent Runtime.
É importante lembrar que estes laboratórios são baseados em uma versão de pré-lançamento do produto. Pode haver algum atraso nos laboratórios enquanto fornecemos atualizações de manutenção.
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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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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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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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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.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Este curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles.
A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.
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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Implementar a pesquisa vetorial multimodal com o BigQuery e demonstre que você sabe usar o Gemini no BigQuery para gerar e depurar SQL, fazer a análise de sentimento, resumir textos, identificar palavras-chave, gerar embeddings, criar um pipeline de geração aumentada de recuperação (RAG) e implementar a pesquisa vetorial multimodal.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Noções básicas do Google Cloud Compute, onde você aprende a trabalhar com máquinas virtuais (VMs), discos e servidores da Web usando o Compute Engine.
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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.
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Neste curso introdutório, você terá prática com as ferramentas e os serviços essenciais do Google Cloud. Vídeos opcionais estão disponíveis para fornecer mais contexto e revisar os conceitos abordados nos laboratórios. O curso Fundamentos do Google Cloud é uma introdução recomendada para quem quer aprender sobre o Google Cloud. Você pode entrar com pouco ou nenhum conhecimento prévio em nuvem e sair com habilidades práticas que você pode aplicar ao seu primeiro projeto no Google Cloud. Desde a criação de comandos do Cloud Shell e a implantação da sua primeira máquina virtual até a execução de aplicativos no Kubernetes Engine ou com balanceamento de carga, o Fundamentos do Google Cloud é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Proteger dados do Lakehouse para demonstrar suas habilidades com IAM, BigQuery, Lakehouse e Data Catalog no Knowledge Catalog para criar e proteger tabelas do Lakehouse.
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Conclua o treinamento e receba o selo de habilidade introdutório de "Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen".
Com ele, você vai ser capaz de demonstrar as seguintes competências: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural,
geração de imagens usando os modelos avançados do Gemini e Imagen do Google e implantação de aplicativos na plataforma Vertex AI.
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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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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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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud 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 do papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir 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 Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este último curso da série revisa quais são serviços de Big Data gerenciados, o que é machine learning e qual o valor dele e como comprovar sua capacidade no Google Cloud, conquistando selos de hab…
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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Este curso de nível introdutório mostra aos desenvolvedores de aplicativos como o ecossistema do Google Cloud facilita a criação de apps nativos da nuvem seguros, escalonáveis e inteligentes. Você vai aprender a desenvolver e escalonar aplicativos sem configurar uma infraestrutura, além de executar análises de dados, extrair insights dos dados e usar APIs de ML pré-treinadas para aproveitar os recursos de machine learning, mesmo se não for especialista no assunto. Também vamos mostrar como vários serviços do Google se integram perfeitamente a APIs para criar apps inteligentes.
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Conquiste o Selo de Habilidade concluindo o curso Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas, onde você aprenderá a usar ferramentas de API relacionadas à fala para sintetizar e transcrever fala.
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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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Ganhe o selo de habilidade introdutório ao concluir o curso Automatize a captura de dados em escala com Document AI. Neste curso, você vai aprender a extrair, processar e capturar dados usando a Document AI.
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Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.
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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.
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Esta coleção de laboratórios mostra todos os benefícios de integrar os serviços e ferramentas do Google Cloud a apps do Workspace. Por exemplo, usar o Node.js para criar um bot de pesquisa, a API Natural Language para reconhecer o sentimento em um documento Google e criar um chatbot com o Apps Script.
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Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.
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Neste curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.
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Conclua o selo de habilidade intermediária Análise e inferências sobre dados multimodais com o Gemini para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: usar o Gemini 2.0 Flash para analisar dados de texto, imagem, áudio (representado como partituras) e vídeo, além de fazer inferências sobre essas informações combinadas para gerar conclusões e insights.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Recursos avançados do modelo Gemini para demonstrar que você sabe: aproveitar os recursos avançados dos modelos Gemini, incluindo geração e execução de código, embasamento, geração de conteúdo controlado, e criação de dados sintéticos para criar aplicativos de IA mais eficientes e sofisticados.
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Receba um selo de habilidade ao completar o curso Como configurar uma rede do Google Cloud, que ensina como realizar tarefas básicas no Google Cloud Platform, criar uma rede personalizada, adicionar regras de firewall de sub-redes e criar VMs para testar a latência durante a comunicação.
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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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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 curso apresenta a plataforma sem servidor Cloud Run para aplicativos em execução.
Neste curso, você vai aprender sobre os conceitos básicos do Cloud Run, o modelo de recursos dele e o ciclo de vida dos contêineres.
Você vai saber mais sobre identidades de serviços, como controlar o acesso aos serviços e como desenvolver e testar seu aplicativo localmente antes de implantá-lo no Cloud Run.
O curso também ensina como fazer a integração com outros serviços no Google Cloud para que você crie aplicativos completos.
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Bem-vindo ao curso "Introdução ao Google Kubernetes Engine". Se você têm interesse no Kubernetes, uma camada de software que fica entre seus aplicativos e a infraestrutura de hardware, aqui é o lugar certo. O Google Kubernetes Engine transforma o Kubernetes em um serviço gerenciado no Google Cloud.
O objetivo deste curso é apresentar os conceitos básicos do Google Kubernetes Engine, ou GKE, como é comumente conhecido, e aprender a conteinerizar e executar aplicativos no Google Cloud. O curso começa com uma introdução básica ao Google Cloud e é seguido pelos conceitos gerais dos contêineres e do Kubernetes, da arquitetura do Kubernetes e das operações do Kubernetes.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Cloud Architect.
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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"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.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda engenheiros a gerenciar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para entender registros de aplicativos, criar um cluster do GKE e descobrir como criar um ambiente de build. O laboratório prático demonstra como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de DevOps.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a proteger seu ambiente e recursos de nuvem. Você vai aprender a implantar exemplos de cargas de trabalho em um ambiente no Google Cloud, identificar e corrigir configurações incorretas de segurança com o Gemini. No laboratório prático, você vai aprender como o Gemini aprimora sua postura de segurança na nuvem.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda os engenheiros de rede a criar, atualizar e manter redes VPC. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para fornecer orientações específicas para suas tarefas de rede, muito mais detalhadas do que as que você receberia de um mecanismo de pesquisa. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini facilita o trabalho com as redes VPC do Google Cloud.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda desenvolvedores a criar aplicativos. Você também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar código, recomendar serviços do Google Cloud e gerar código para seus aplicativos. No laboratório prático, você vai entender como o Gemini melhora o fluxo de trabalho de implantação de aplicativos.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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