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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Virginie Fengarol

Participante desde 2024

Liga Prata

18455 pontos
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud Earned Apr 29, 2024 EDT
Desenvolvimento de aplicativos com Cloud Run no Google Cloud: princípios básicos Earned Apr 8, 2024 EDT
Desenvolvimento de aplicativos conteinerizados no Google Cloud Earned Apr 4, 2024 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Português Brasileiro Earned Apr 3, 2024 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Português Brasileiro Earned Apr 2, 2024 EDT
Getting Started with Application Development - Português Brasileiro Earned Mar 31, 2024 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Mar 29, 2024 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI Earned Mar 21, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Mar 21, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Mar 21, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Mar 21, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Mar 21, 2024 EDT
Mecanismo de atenção Earned Mar 21, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Mar 20, 2024 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jan 23, 2024 EST

Conclua o selo de habilidade intermediário Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: configurar e criar imagens de contêiner do Docker, criar e gerenciar clusters do Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar o kubectl para o gerenciamento eficiente de clusters e implantar aplicativos do Kubernetes com a prática de entrega contínua (CD).

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Este curso apresenta a plataforma sem servidor Cloud Run para aplicativos em execução. Neste curso, você vai aprender sobre os conceitos básicos do Cloud Run, o modelo de recursos dele e o ciclo de vida dos contêineres. Você vai saber mais sobre identidades de serviços, como controlar o acesso aos serviços e como desenvolver e testar seu aplicativo localmente antes de implantá-lo no Cloud Run. O curso também ensina como fazer a integração com outros serviços no Google Cloud para que você crie aplicativos completos.

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Neste curso, você vai aprender sobre contêineres e como criar e empacotar imagens de contêineres. O conteúdo inclui as práticas recomendadas para criar e proteger contêineres, além de uma introdução ao Cloud Run e ao Google Kubernetes Engine para desenvolvedores de aplicativos.

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Neste curso, os desenvolvedores de apps aprendem a criar e desenvolver aplicativos nativos da nuvem que se integram totalmente aos serviços gerenciados do Google Cloud. Com as apresentações, as demonstrações e os laboratórios práticos, os participantes vão aprender a aplicar as práticas recomendadas para o desenvolvimento de apps e usar os serviços do Google Cloud Storage específicos para objetos, dados relacionais, armazenamento em cache e análises de dados. É necessário concluir pelo menos uma versão de cada laboratório. Todos os laboratórios estão disponíveis em Node.js. A maioria deles também tem versões em Python ou Java. Use a linguagem que você preferir. Este é o primeiro curso da série "Developing Applications with Google Cloud". Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Securing and Integrating Components of your Application".

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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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O curso Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender como usar os modelos da família da API Vertex AI PaLM, incluindo text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Você também vai aprender sobre design de comandos, práticas recomendadas, e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos e muito mais. Saiba também como ajustar um modelo de fundação com um treinamento personalizado no Vertex AI e implantá-lo em um endpoint do Vertex AI.

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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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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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