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AAKASH THAKUR
Participante desde 2026
Liga Ouro
4656 pontos
AI Boost Bites: roteiros de apresentação com o Gemini
Earned Jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: como criar comandos como um profissional com o Google Workspace
Earned Jun 15, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: truque do Gemini para converter imagens em planilhas
Earned Jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: organize sua caixa de entrada com a IA
Earned Jun 15, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: seu agente de feedback pessoal
Earned Jun 15, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA
Earned Jun 15, 2026 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Jun 15, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Jun 15, 2026 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Jun 12, 2026 EDT
Noções básicas de agentes
Earned Jun 12, 2026 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Jun 12, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Jun 12, 2026 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Jun 12, 2026 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Jun 12, 2026 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Jun 12, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem
Earned Jun 12, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jun 12, 2026 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Jun 12, 2026 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Jun 10, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: ACE (preparação para o exame)
Earned Jun 9, 2026 EDT
Este vídeo mostra como usar o Gemini Advanced para pesquisar um tema, criar um esboço de apresentação e usar o Gemini no Google Docs para gerar pontos de discussão.
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Este vídeo aborda os fundamentos da engenharia de comandos para uma comunicação eficaz com a IA. Aprenda uma estrutura simples (persona, tarefa, contexto e formato) para criar comandos claros e receber resultados melhores e mais rápidos do Gemini no Google Workspace. Descubra como usar linguagem natural, ser específico e iterar para ter a melhor assistência de IA.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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Este vídeo mostra como usar o Gemini para eliminar a entrada manual e tediosa de dados. Aprenda a tirar uma foto ou fazer uma captura de tela de dados (de PDFs, papéis ou imagens) e pedir ao Gemini para converter instantaneamente em uma planilha do Google estruturada. Descubra este truque simples para economizar inúmeras horas de transcrição de dados, transformando o Gemini no seu assistente pessoal de entrada de dados. Basta capturar, pedir e exportar!
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Este vídeo mostra como usar o Gemini no Gmail para resumir e-mails, encontrar informações e escrever respostas, ajudando você a gerenciar sua caixa de entrada com mais eficiência.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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Este vídeo mostra como criar um agente personalizado chamado "Trabalhe comigo" usando os Gems do Gemini. Esse agente ajuda a simplificar o feedback básico e torna suas reuniões mais estratégicas e eficientes.
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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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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 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 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 noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.
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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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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 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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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 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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.
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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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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
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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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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Associate Cloud Engineer.
Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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