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Lakshita Mohanraj
Participante desde 2023
Liga Ouro
28580 pontos
Nível 3: Prontidão da IA
Earned Jun 6, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia Junho de 2025 Semana 1
Earned Jun 5, 2025 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned May 24, 2025 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned May 23, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned May 22, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned May 21, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame)
Earned May 17, 2025 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Oct 3, 2023 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Sep 30, 2023 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Sep 30, 2023 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Sep 28, 2023 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Sep 28, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Sep 27, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Sep 27, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Sep 26, 2023 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Sep 16, 2023 EDT
Nível 3: GenAI
Earned Sep 16, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Sep 9, 2023 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Sep 9, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Sep 9, 2023 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Sep 9, 2023 EDT
Está a pensar em obter certificações ou quer apenas ver até onde chegou? Este desafio é a sua oportunidade de aperfeiçoar as suas competências com a ajuda da IA generativa. Comece por refletir sobre a sua posição no espaço digital e, em seguida, entre em revisões baseadas em IA generativa adaptadas às principais certificações do Google Cloud, como Generative AI Digital, Data Practitioner, Cloud Developer e DevOps Engineer. Termine com testes rápidos e divertidos para testar o que aprendeu e identificar áreas a melhorar. É uma maneira mais inteligente e focada de se preparar - e uma ótima maneira de manter sua jornada na nuvem forte!
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Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 1 de Junho. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Junho, Semana 1!
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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.
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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do Gemini Notebook, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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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 Managed Service for Apache Spark 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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Quanto maior é o uso da inteligência artificial empresarial e do machine learning, mais importante é desenvolvê-los de maneira responsável. Para muitos, falar sobre a IA responsável pode ser mais fácil, mas colocá-la em prática é um desafio. Se você tem interesse em aprender a operacionalizar a IA responsável na sua organização, este curso é para você.
Nele, você vai aprender como o Google Cloud faz isso hoje, além de analisar práticas recomendadas e lições aprendidas, a fim de criar uma base para elaborar sua própria abordagem de IA responsável.
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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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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa.
Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.
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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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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 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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