Carlos Vinicius Ferreira Vicente Valentim
Participante desde 2022
Liga Ouro
25435 pontos
Introdução aos princípios de segurança em computação em nuvem
Earned Dec 16, 2025 EST
Estratégias para gerenciamento de riscos de segurança na nuvem
Earned Dec 16, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Aug 22, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Aug 22, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Aug 22, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Aug 22, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Aug 22, 2024 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Aug 22, 2024 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Aug 22, 2024 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Aug 21, 2024 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Aug 21, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Aug 21, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management - Português Brasileiro
Earned Jul 29, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Jul 29, 2024 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Jul 25, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Jul 23, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing - Português Brasileiro
Earned Jul 23, 2024 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Jul 12, 2024 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Jul 12, 2024 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Jul 11, 2024 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Jul 11, 2024 EDT
Conceitos básicos para desenvolvedores do Google
Earned Apr 13, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Apr 11, 2023 EDT
Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud
Earned Nov 2, 2022 EDT
Valor de referência: infraestrutura
Earned Nov 1, 2022 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Oct 31, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Oct 31, 2022 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Oct 24, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Oct 20, 2022 EDT
Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.
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Este é o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.
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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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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.
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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.
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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.
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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.
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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).
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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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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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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 o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.
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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.
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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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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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Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.
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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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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, e o 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 terceiro curso aborda ferramentas de automação e gerenciamento em nuvem, além da criação de redes seguras.
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud se destinam a 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, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os participantes 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
3. 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
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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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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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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. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in 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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Redes são a base fundamental da computação em nuvem. Elas sustentam a estrutura do Google Cloud e conectam todos os recursos e serviços entre si. Este curso aborda os serviços de rede essenciais do Google Cloud e oferece exercícios práticos com ferramentas especializadas para desenvolver redes robustas. Você vai conhecer os detalhes das VPCs e aprenderá a criar balanceadores de carga de nível empresarial. Ao fazer o curso Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud, você terá a experiência prática necessária para começar a criar redes robustas imediatamente.
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Este curso é perfeito para desenvolvedores de nuvem iniciantes que estão procurando prática além do Google Cloud Essentials. Você vai ganhar experiência em laboratórios que se aprofundam no Cloud Storage e em outros serviços de aplicativos fundamentais, como Monitoring e Cloud Functions. Você vai desenvolver habilidades importantes que podem ser aplicadas a qualquer iniciativa do Google Cloud.
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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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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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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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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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