Participante desde 2025
[DEPRECATED] How to Use TPUs for Inference
Earned Feb 17, 2026 EST
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Jun 25, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Jun 24, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned May 31, 2025 EDT
This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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.
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.
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.