Long Lin
Participante desde 2025
Liga Diamante
16710 pontos
Supervised Fine-tuning for Gemini
Earned Dec 6, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Nov 27, 2025 EST
Mecanismo de atenção
Earned Nov 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Google Chat
Earned Nov 26, 2025 EST
Design Foundations for Streaming with Google Cloud
Earned Nov 26, 2025 EST
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Nov 26, 2025 EST
Introdução à IA responsável
Earned Nov 26, 2025 EST
AppSheet Team Hierarchy
Earned Nov 26, 2025 EST
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Nov 25, 2025 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Nov 25, 2025 EST
MySQL to Cloud Spanner
Earned Nov 25, 2025 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Nov 25, 2025 EST
Introdução à análise de dados no Google Cloud
Earned Nov 22, 2025 EST
Criação de agentes de conversação usando fluxos com estado
Earned Nov 22, 2025 EST
Crie agentes com playbooks generativos
Earned Nov 15, 2025 EST
Agent Assist e os recursos de IA generativa
Earned Nov 15, 2025 EST
Fundamentos do design de conversação
Earned Nov 14, 2025 EST
Projetar o Gemini Enterprise for Customer Experience
Earned Nov 14, 2025 EST
Insights de conversas
Earned Nov 14, 2025 EST
IA de conversação e seu sistema de engajamento
Earned Nov 14, 2025 EST
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem
Earned Nov 12, 2025 EST
Infraestrutura de IA: Cloud TPUs
Earned Nov 12, 2025 EST
Infraestrutura de IA: Cloud GPUs
Earned Nov 11, 2025 EST
Infraestrutura de IA: introdução ao Hipercomputador de IA
Earned Nov 11, 2025 EST
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud
Earned Nov 10, 2025 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos
Earned Oct 31, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Oct 29, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Oct 28, 2025 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Oct 24, 2025 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer
Earned Sep 29, 2025 EDT
With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
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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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In this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace.
You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products.
We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat.
You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat.
Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
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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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A short course on defining and managing teams and organizations in Google AppSheet.
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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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Migration from MySQL to Cloud Spanner using Dataflow that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
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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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Neste curso para iniciantes, você vai aprender sobre o fluxo de trabalho de análise de dados no Google Cloud e sobre as ferramentas necessárias para explorar, analisar e visualizar dados. Também vamos falar sobre como compartilhar suas descobertas com partes interessadas. Com o auxílio de laboratórios práticos, aulas, testes, demonstrações e um estudo de caso, vamos aprender a transformar conjuntos de dados brutos em dados limpos para gerar visualizações e dashboards de alto impacto. Se você já trabalha com dados e quer ter sucesso no Google Cloud ou progredir na carreira, este curso vai ajudar você a começar. Qualquer pessoa que trabalha ou usa análise de dados de forma profissional pode se beneficiar com este curso.
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Conheça os fluxos do Conversational Agents e aprenda a criar experiências deterministas de chat e voz usando modelos de linguagem. Aprenda os principais conceitos, como drivers, intents e entidades, e saiba como usá-los para criar agentes de conversação.
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Neste curso, você vai aprender a criar experiências de conversação para agentes usando playbooks generativos. Você vai começar com uma introdução aos playbooks e aprender a configurar seu primeiro. Você também vai aprender sobre a importância dos testes e as principais considerações de produção, como limites de cota e integração. O curso termina com um estudo de caso que mostra como usar playbooks para direcionamento generativo.
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Aproveite o potencial da IA generativa para criar agentes inteligentes e automatizados. Depois de concluir este curso, você poderá desenvolver um agente de repositório de dados capaz de responder instantaneamente a perguntas complexas extraindo e sintetizando automaticamente informações de seus sites, documentos ou dados estruturados. Diga adeus às perguntas frequentes estáticas: seu novo agente vai fornecer respostas dinâmicas e precisas, e até mesmo mostrar os URLs das fontes originais, tudo com uma configuração simples e rápida.
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Este curso aborda os princípios básicos do design de conversação para criar experiências de chatbot envolventes e eficazes que emulam conversas com pessoas.
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Neste curso, você vai se aprofundar nos tópicos essenciais para projetar, criar e manter uma solução eficiente do Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX). Prepare-se para transformar sua compreensão do que é possível e criar uma arquitetura que impulsiona a satisfação do cliente. Este curso foi elaborado para apresentar a arquitetura do GECX. Você vai conhecer as principais considerações para criar e implementar soluções de IA de conversação, incluindo os principais componentes e integrações da arquitetura. Você também vai conhecer as integrações com a Gemini Enterprise Agent Platform e ter uma visão geral dos principais recursos do GECX.
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Neste curso, você vai aprender a usar os insights de conversas para descobrir informações ocultas nos dados da sua central de atendimento, aumentar a eficiência operacional e tomar decisões de negócios baseadas em dados.
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Transforme sua visão sobre o atendimento ao cliente com este curso sobre o Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) e o poder de seus recursos de IA generativa. Você vai começar rastreando a jornada das centrais de atendimento, entendendo como elas evoluíram e para onde a IA generativa as levará a seguir. Em seguida, você vai entender os elementos básicos da solução GECX e como cada componente contribui para oferecer experiências excepcionais aos clientes. O curso termina com uma análise do caso de negócios robusto para o GECX, além de casos de uso práticos e as várias personas de usuários que se beneficiam dessa solução inovadora.
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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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Este é o curso Cloud TPUs. Vamos conhecer as vantagens e desvantagens das TPUs em vários cenários e comparar diferentes aceleradores de TPU para você escolher a opção mais adequada. Você aprenderá estratégias para maximizar o desempenho e a eficiência dos seus modelos de IA e compreenderá a importância da interoperabilidade de GPU/TPU para fluxos de trabalho flexíveis de machine learning. Usando conteúdo envolvente e demonstrações práticas, guiaremos você no aproveitamento eficaz das TPUs.
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Quer saber mais sobre o hardware avançado por trás da IA? Este módulo analisa os computadores de IA otimizados para desempenho, mostrando por que eles são tão importantes. Vamos analisar como CPUs, GPUs e TPUs tornam as tarefas de IA extremamente rápidas, o que torna cada uma delas única e como o software de IA tira o máximo proveito delas. Ao final, você saberá exatamente como escolher a GPU certa para seus projetos de IA, o que ajuda na tomada de decisões inteligentes para suas cargas de trabalho de IA.
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Tudo pronto para começar a usar o Hipercomputador de IA? Com este curso, fica fácil! Vamos abordar os conceitos básicos, explicando o que é o Hipercomputador de IA e como ele auxilia com cargas de trabalho de inteligência artificial. Você aprenderá sobre os diferentes componentes de um hipercomputador, como GPUs, TPUs e CPUs, e descobrirá como escolher a abordagem de implantação ideal para suas demandas.
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Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.
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Neste curso, "Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos", vamos relembrar o layout e os princípios do Google Cloud. Depois disso, mostraremos os fundamentos de como criar e gerenciar contêineres de software, e você vai conhecer a arquitetura do Kubernetes.
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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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Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.
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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame da certificação PDE (Professional Data Engineer). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudos individuais.
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