Ranadeep Saha
Participante desde 2026
Liga Diamante
5793 pontos
Inclusão de habilidades agênticas com ferramentas
Earned Aug 18, 2026 EDT
Gerenciamento de memória e estado de agentes
Earned Aug 18, 2026 EDT
Otimização do comportamento de agentes
Earned Aug 18, 2026 EDT
Orquestre fluxos de trabalho multiagente com o Gemini Enterprise
Earned Aug 18, 2026 EDT
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit
Earned Jul 29, 2026 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned May 20, 2026 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned May 20, 2026 EDT
Implantação de arquiteturas multiagente
Earned May 5, 2026 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned May 3, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned May 1, 2026 EDT
Implantar seu primeiro agente
Earned Apr 30, 2026 EDT
Criar e implantar agentes em produção
Earned Apr 30, 2026 EDT
Primeiros passos na criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Apr 26, 2026 EDT
Criação de agentes com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Apr 26, 2026 EDT
Agentes empresariais e casos de uso
Earned Apr 25, 2026 EDT
Noções básicas de agentes
Earned Apr 25, 2026 EDT
Introdução aos agentes de IA
Earned Apr 25, 2026 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Apr 16, 2026 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Apr 16, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Apr 16, 2026 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Apr 16, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Apr 16, 2026 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Apr 16, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Apr 13, 2026 EDT
Desenvolvimento de protótipos com IA no Google AI Studio
Earned Apr 12, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem
Earned Apr 11, 2026 EDT
Você criou agentes com configurações avançadas. Agora é hora de equipá-los com habilidades do mundo real. Inclua nos agentes ferramentas que permitam pesquisar na web, executar código, consultar bancos de dados e realizar ações específicas.
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Você já criou agentes de LLM básicos que respondem a perguntas. Agora, vamos dar a eles um estado. Use o estado da sessão para criar agentes que mantenham o contexto, memorizem as preferências do usuário e ofereçam experiências personalizadas.
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Você criou seu primeiro agente. Agora é hora de ir além! Neste curso, você vai aprender a transformar um agente de IA básico em um assistente sofisticado e preciso, aplicando instruções avançadas, seleção de modelos, recursos de planejamento e padrões de respostas estruturados.
Participe do fórum da comunidade para tirar dúvidas e ver as discussões.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Orquestre fluxos de trabalho multiagente com o Gemini Enterprise para demonstrar habilidades em: usar assistentes com agentes com tecnologia do Gemini Enterprise para unificar dados em fontes próprias e de terceiros, desenvolver materiais de marketing multimídia e automatizar ações comerciais em sistemas.
Os selos de habilidade validam seu conhecimento prático sobre produtos específicos com avaliações em laboratórios e desafios. Ganhe um selo ao concluir um curso ou vá direto para o laboratório com desafio e receba seu selo hoje mesmo. Esses selos comprovam seu domínio em determinados assuntos, aprimoram seu currículo e, por fim, abrem mais portas no mercado de trabalho. Acesse seu perfil para ver os selos que você ganhou.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
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In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
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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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Conclua o selo de habilidade avançado Implantação de arquiteturas multiagente para demonstrar que você é capaz de: construir sistemas multiagente com ADK, conectar agentes com o protocolo Agente-para-Agente (A2A, na sigla em inglês), integrar ferramentas externas usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) e implementar uma solução multiagente completa no Agent Engine.
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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
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Neste curso, você vai aprender a implantar agentes do ADK no Vertex AI Agent Engine e no Cloud Run.
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Conheça a arquitetura e a implantação de sistemas multiagente usando o ADK do Google e a infraestrutura robusta do Cloud. Você vai aprender a projetar árvores hierárquicas de agentes e agentes de fluxo de trabalho determinístico, além de identificar o ambiente de hospedagem ideal, do Cloud Run sem servidor ao GKE de alto desempenho, para garantir que seus agentes de IA sejam seguros, escalonáveis e prontos para produção.
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Coloque em prática o que você sabe sobre agentes criando, configurando e executando seu primeiro agente de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) do Google.
Neste curso prático, você vai configurar um ambiente de desenvolvimento completo em ADK, criar agentes usando código Python e configuração YAML e executá-los com várias interfaces. Você também aprenderá os parâmetros centrais que definem o comportamento dos agentes, aplicando em código funcional o que aprendeu no primeiro curso.
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Saiba como usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK). Este curso aborda o framework de código aberto do ADK, partindo da simples engenharia de comando para uma abordagem de desenvolvimento de software estruturada e com foco no código, ideal para sistemas multiagentes de nível empresarial.
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Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.
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Este curso apresenta noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.
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Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.
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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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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 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, 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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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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Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Agent Platform para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Agent Platform Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.
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Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Desenvolvimento de protótipos com IA no Google AI Studio para demonstrar que você sabe criar comandos eficazes, aproveitar os recursos multimodais para análise de imagens e vídeos, criar protótipos de aplicativos funcionais baseados em IA usando modelos e comandos de texto, além de aplicar chaves de API para criar e implantar soluções personalizadas de IA.
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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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