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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Srirama Kalyan

Participante desde 2023

Liga Ouro

17584 pontos
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Mar 17, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Mar 17, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Mar 17, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Mar 17, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise Earned Mar 17, 2026 EDT
Agentes empresariais e casos de uso Earned Mar 17, 2026 EDT
Noções básicas de agentes Earned Mar 17, 2026 EDT
Introdução aos agentes de IA Earned Mar 17, 2026 EDT
Introdução à IA generativa Earned Dec 13, 2023 EST
Nivel 3: GenAIus Chatbots Earned Dec 13, 2023 EST
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google Earned Nov 21, 2023 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Oct 2, 2023 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud Earned Oct 2, 2023 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Oct 1, 2023 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Oct 1, 2023 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud Earned Oct 1, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud Earned Oct 1, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Earned Oct 1, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem Earned Oct 1, 2023 EDT
Nível 3: GenAI Earned Sep 15, 2023 EDT

Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.

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Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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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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Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.

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Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.

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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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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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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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A cada dia que passa, a IA generativa se torna mais integral, oferecendo novas perspectivas e possibilidades transformadoras. Convidamos você a se juntar a nós e ver por si mesmo como a Gen AI molda o futuro e fazer parte disso, ganhando experiência prática com o poderoso Google Cloud Ferramentas e técnicas Gen AI e ganhe sua primeira credencial Google Cloud Gen AI!

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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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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 Dataproc 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 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 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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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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De acordo com um relatório da McKinsey & Company, o potencial da IA generativa para aumentar a produtividade poderia injetar trilhões de dólares em valor na economia global – e a era está apenas começando. Então, agora é a melhor hora para começar! Jogue agora para ganhar experiência prática com as ferramentas Gen AI mais recentes. Conclua todos os oito laboratórios para ganhar sua primeira credencial do Google Cloud.

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