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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Chrystina C

Participante desde 2026

Liga Diamante

11311 pontos
Atividade prática: preparação para um trabalho de analista de segurança em nuvem Earned Mar 21, 2026 EDT
Como detectar, responder e recuperar-se de ataques de cibersegurança na nuvem Earned Mar 21, 2026 EDT
Riscos de segurança na nuvem: como identificar e se proteger contra ameaças Earned Mar 18, 2026 EDT
Estratégias para gerenciamento de riscos de segurança na nuvem Earned Mar 12, 2026 EDT
Introdução aos princípios de segurança em computação em nuvem Earned Mar 10, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés Earned Mar 8, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança Earned Mar 7, 2026 EST
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Mar 7, 2026 EST
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal Earned Mar 7, 2026 EST
Pesquisa vetorial e embeddings Earned Mar 6, 2026 EST
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Mar 4, 2026 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Feb 3, 2026 EST
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Feb 3, 2026 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Feb 3, 2026 EST
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jan 16, 2026 EST
Mecanismo de atenção Earned Jan 16, 2026 EST
Introdução à geração de imagens Earned Jan 16, 2026 EST

Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai unir e aplicar conceitos-chave, como princípios de segurança na nuvem, gerenciamento de riscos, identificação de vulnerabilidades, gestão de incidentes e comunicação em meio a crises. Tudo isso em um projeto interativo final. Além disso, você vai terminar de atualizar seu currículo e colocará em prática todas as novas técnicas de entrevista que aprendeu. Essa é uma boa forma de se preparar para vagas na área com confiança.

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Este é o quarto dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai adquirir habilidades sobre registro, segurança e monitoramento de alertas, além de técnicas para mitigar ataques. Você vai aprender a personalizar campos de ameaça, gerenciar incidentes, lidar com a comunicação de crises, fazer análises de causa-raiz e dominar a resposta a incidentes e a comunicação após o evento. Com as ferramentas do Google Cloud, você vai aprender a identificar indicadores de comprometimento e a se preparar para a continuidade dos negócios e a recuperação de desastres. Além dessas habilidades técnicas, você vai continuar atualizando seu currículo e praticando técnicas de entrevista.

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Este é o terceiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os princípios do gerenciamento de identidade e do controle de acesso em um ambiente de nuvem, abrangendo elementos-chave como AAA (autenticação, autorização e auditoria), administração de credenciais e gerenciamento de certificados. Também vamos apresentar tópicos essenciais sobre gerenciamento de ameaças e vulnerabilidades, princípios nativos da nuvem e medidas de proteção de dados. Ao concluir este curso, você terá desenvolvido as habilidades e os conhecimentos necessários para proteger os recursos baseados na nuvem e as informações sensíveis da organização. Além disso, você vai continuar a se envolver com recursos de carreira e aprimorar suas técnicas de entrevista, para se preparar para a próxima etapa da sua jornada profissional.

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Este é o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.

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Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.

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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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Este curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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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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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.

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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.

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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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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, 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 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 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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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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