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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

YASHRAJ JAGDALE

Participante desde 2025

Liga Ouro

6775 pontos
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Mar 7, 2026 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Mar 6, 2026 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Mar 1, 2026 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Mar 1, 2026 EST
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI Earned Feb 28, 2026 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Crie um guia de estudo para a certificação PMLE Earned Feb 26, 2026 EST
Otimização do comportamento de agentes Earned Feb 26, 2026 EST
Primeiros passos na criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) Earned Feb 26, 2026 EST
Noções básicas de agentes Earned Feb 20, 2026 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Nov 27, 2025 EST
Criação de comandos na Agent Platform Earned Nov 27, 2025 EST
Introdução à IA responsável Earned Nov 25, 2025 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Nov 25, 2025 EST
Introdução à IA generativa Earned May 27, 2025 EDT

Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.

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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, 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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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 NotebookLM para criar um guia de estudos personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do NotebookLM, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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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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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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