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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Priyesh Venkatesan

Participante desde 2026

Liga Ouro

5675 pontos
Introdução aos agentes de IA Earned Mar 23, 2026 EDT
Otimização do comportamento de agentes Earned Mar 22, 2026 EDT
Primeiros passos na criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) Earned Mar 22, 2026 EDT
Noções básicas de agentes Earned Mar 22, 2026 EDT
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Mar 22, 2026 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Mar 22, 2026 EDT
IA generativa: encare o cenário atual Earned Mar 17, 2026 EDT
IA generativa: conceitos básicos Earned Mar 16, 2026 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Mar 16, 2026 EDT
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google Earned Mar 13, 2026 EDT
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery Earned Feb 16, 2026 EST

Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.

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Você criou seu primeiro agente. Agora é hora de ir além! Neste curso, você vai aprender a transformar um agente de IA básico em um assistente sofisticado e preciso, aplicando instruções avançadas, seleção de modelos, recursos de planejamento e padrões de respostas estruturados. Participe do fórum da comunidade para tirar dúvidas e ver as discussões.

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Coloque em prática o que você sabe sobre agentes criando, configurando e executando seu primeiro agente de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) do Google. Neste curso prático, você vai configurar um ambiente de desenvolvimento completo em ADK, criar agentes usando código Python e configuração YAML e executá-los com várias interfaces. Você também aprenderá os parâmetros centrais que definem o comportamento dos agentes, aplicando em código funcional o que aprendeu no primeiro curso.

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Os agentes de IA representam uma grande mudança em relação aos tradicionais modelos de linguagem de grande escala (LLMs): em vez de simplesmente gerar soluções baseadas em texto, eles também podem agir de forma autônoma para executá-las. Este curso apresenta os fundamentos dos Agentes de IA, como eles diferem das APIs LLM e onde agregam valor no mundo real. Baseado no artigo Agentes do Google, ele fornece a base teórica necessária antes de escrever suas primeiras linhas de código de agente, ideal para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisão técnica que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos (e não apenas geração de texto). Participe do fórum da comunidade para perguntas e discussões.

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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: encare o cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Mas, 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 de liderança em IA generativa. Neste curso, você conhece os conceitos básicos da IA generativa, analisa as diferenças entre IA, ML e IA generativa, e aprende como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios de negócios. Além disso, aprende 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 de liderança em IA generativa e não tem pré-requisitos. Este curso tem como objetivo ir além do conhecimento básico de chatbots para explorar 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 o poder da IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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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.

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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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