Kawan Vicentin
Participante desde 2024
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Apr 23, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Apr 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] Engenharia de atributos
Earned Apr 1, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Mar 17, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Mar 11, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame)
Earned Feb 18, 2025 EST
Desenvolvimento de APIs com a Apigee API Platform
Earned Jan 13, 2025 EST
Segurança de APIs com a plataforma da Apigee
Earned Jan 10, 2025 EST
Projeto de APIs e conceitos básicos com a plataforma da Apigee
Earned Jan 2, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Dec 28, 2024 EST
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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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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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.
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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
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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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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.
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Neste curso, você vai aprender a criar APIs que utilizam vários serviços e como usar código personalizado na Apigee. Você também vai aprender sobre o gerenciamento de falhas e como compartilhar lógica entre proxies. Você vai aprender sobre gerenciamento de tráfego e armazenamento em cache. Você também vai criar um portal de desenvolvedores e publicar sua API nele. Você vai aprender sobre registro e análise, além de CI/CD e os diferentes modelos de implantação compatíveis com o Apigee.
Com uma combinação de palestras, laboratórios e materiais complementares, você vai projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API usando a plataforma de API da Apigee do Google Cloud.
Este é o terceiro e último curso da série "Desenvolvimento de APIs com a Apigee API Platform".
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Neste curso, você vai saber como proteger APIs. Você também vai aprender sobre as preocupações de segurança relacionadas a elas. Você vai conhecer o OAuth, o principal método de autorização para APIs REST, além de JSON Web Tokens (JWTs) e segurança federada. Além disso, você vai aprender a enviar solicitações com segurança em uma rede pública, impedir as que são mal-intencionadas e proteger os dados dos usuários da Apigee.
Com uma combinação de palestras, laboratórios práticos e materiais complementares, você vai projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API com a plataforma da Apigee no Google Cloud.
Este é o segundo curso da série Como desenvolver APIs com a plataforma da Apigee. Depois de concluí-lo, inscreva-se no curso Desenvolvimento de APIs com a plataforma da Apigee.
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Neste curso, você vai aprender a projetar APIs e usar especificações da OpenAPI para documentá-las. Em seguida, você vai conhecer o ciclo de vida da API e como a plataforma da Apigee ajuda a gerenciar todos os aspectos desse ciclo. O curso aborda como as APIs podem ser projetadas usando proxies de API e como elas são empacotadas como produtos para serem utilizadas por desenvolvedores de apps.
Com uma combinação de aulas, laboratórios práticos e materiais complementares, você vai aprender a projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API usando a plataforma da Apigee no Google Cloud.
Este é o primeiro curso da série Como desenvolver APIs com a plataforma da Apigee. Depois de concluí-lo, inscreva-se em Segurança de APIs com a plataforma da Apigee.
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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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