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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Mansoor AK

Participante desde 2026

Liga Bronze

2768 pontos
Model Armor: como proteger implantações de IA Earned Apr 29, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA Earned Apr 29, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança Earned Apr 29, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Apr 29, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Apr 29, 2026 EDT
Arcade Voyage: Desenvolvimento de Aplicativos Modernos Earned Apr 29, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Apr 28, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Apr 28, 2026 EDT
Design de Diálogo Earned Apr 28, 2026 EDT
Percurso Arcade: Migração de dados Earned Apr 28, 2026 EDT
Aventura no Arcade: Operações e Redes no GKE Earned Apr 27, 2026 EDT

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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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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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, 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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No Google Cloud, criar um aplicativo geralmente significa lidar com mais do que apenas o código. Você precisará implantá-lo, conectar serviços e garantir que tudo funcione corretamente. Nesta jornada, você hospedará um aplicativo web, configurará um pipeline de implantação e criará uma API REST com o Cloud Run. Você também experimentará o Flutter e configurará um ambiente de desenvolvimento em Python. Ao longo do caminho, você trabalhará com redes VPC, balanceamento de carga e limpará recursos não utilizados. É um conjunto prático de tarefas que reflete como os aplicativos são realmente executados no Google Cloud.

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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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78% — ou quase 8 em cada 10 — dos líderes empresariais afirmam que o Google Cloud os ajuda a se manter à frente na era da IA. Grande parte disso se resume à forma como as equipes criam e conectam sistemas inteligentes. Aqui, você criará e gerenciará agentes conversacionais e usará APIs de conversão de voz em texto e de tradução para lidar com diferentes tipos de entrada. Você também migrará de aplicativos monolíticos para microsserviços no GKE, conectará fluxos de trabalho usando webhooks e usará ferramentas de observabilidade para acompanhar o que está acontecendo. O IAM também entra em cena para gerenciar o acesso onde for necessário. É uma visão prática de como essas peças são usadas juntas em configurações reais.

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Grande parte do trabalho na nuvem resume-se a transferir dados, gerenciar acessos e compreender o que está acontecendo nos bastidores. Neste percurso, você migrará um banco de dados MySQL para o Google Cloud, trabalhará com permissões do IAM usando o gcloud e analisará o tráfego de rede com o VPC Flow Logs. Você também armazenará e gerenciará arquivos de mídia, preparará dados com o Dataprep e criará relatórios usando o Looker Studio e o LookML. Há até mesmo um laboratório sobre como medir a precisão da conversão de voz em texto. É uma combinação de tarefas que mostra como os dados são tratados, monitorados e utilizados em diferentes partes do Google Cloud.

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O Google Kubernetes Engine (GKE) tem como objetivo executar e gerenciar aplicativos em contêineres sem que você precise se preocupar muito com a configuração subjacente. Nesta aventura, você terá uma experiência prática de como tudo realmente funciona — gerenciando cargas de trabalho, depurando problemas e experimentando o autoescalonamento. Você também explorará o Autopilot, executará testes de carga e trabalhará com clusters privados e acesso à rede. Ao final, você terá uma noção mais clara de como as configurações do GKE são montadas e gerenciadas na prática.

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