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kishore kalidindi

Participante desde 2017

Liga Bronze

28000 pontos
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Feb 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Advanced Performance Measurement Earned Jan 14, 2025 EST
Advanced Conversation Design Earned Jan 13, 2025 EST
Criação de agentes de conversação usando fluxos com estado Earned Jan 12, 2025 EST
Fundamentos do design de conversação Earned Jan 9, 2025 EST
[DEPRECATED] DFCX Bot Building Quality Assurance and Deployment Lifecycle Earned Jan 3, 2025 EST
[Deprecated] Virtual FAQ with data store agents Earned Jan 2, 2025 EST
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned Dec 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Basic Performance Measurement Earned Dec 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom) Earned Dec 16, 2024 EST
IA de conversação e seu sistema de engajamento Earned Dec 15, 2024 EST
Agent Assist e os recursos de IA generativa Earned Dec 13, 2024 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio Earned Dec 13, 2024 EST
[Deprecated] Advanced Webhook Concepts Earned Dec 12, 2024 EST
[DEPRECATED] Webhook fundamentals Earned Dec 12, 2024 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Feb 20, 2024 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Jul 21, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jun 25, 2023 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Jun 25, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Jun 17, 2023 EDT
Mecanismo de atenção Earned Jun 16, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jun 16, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Jun 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jun 15, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jun 15, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jun 15, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jun 14, 2023 EDT
Kubernetes no Google Cloud Earned Aug 5, 2019 EDT
Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud Earned May 6, 2019 EDT

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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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your virtual agents in Dialogflow CX

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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.

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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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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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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Dialogflow CX to ensure production grade quality during Virtual Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle

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In this course, you will learn how to develop a generative agent capable of answering questions from websites, documents, and/or unstructured data.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it

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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.

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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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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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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.

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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.

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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.

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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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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.

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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 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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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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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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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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O Kubernetes é o sistema de orquestração de contêineres mais conhecido, e o Google Kubernetes Engine foi criado especificamente para oferecer suporte a implantações gerenciadas do Kubernetes no Google Cloud. Neste curso de nível avançado, você vai praticar a configuração de contêineres e imagens Docker e a implantação de aplicativos completos do Kubernetes Engine. Você também vai aprender as habilidades práticas necessárias para integrar a orquestração de contêineres ao próprio seu fluxo de trabalho. Está procurando um laboratório com desafios práticos para demonstrar suas habilidades e validar seu conhecimento? Quando terminar o curso, faça o laboratório extra com desafio ao fim do curso Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud.

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Redes são a base fundamental da computação em nuvem. Elas sustentam a estrutura do Google Cloud e conectam todos os recursos e serviços entre si. Este curso aborda os serviços de rede essenciais do Google Cloud e oferece exercícios práticos com ferramentas especializadas para desenvolver redes robustas. Você vai conhecer os detalhes das VPCs e aprenderá a criar balanceadores de carga de nível empresarial. Ao fazer o curso Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud, você terá a experiência prática necessária para começar a criar redes robustas imediatamente.

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