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Liga Prata

2005 pontos
AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Jan 25, 2026 EST
AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned Jan 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Jan 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Jan 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Jan 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Jan 24, 2026 EST
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jan 23, 2026 EST
Introdução à geração de imagens Earned Jan 23, 2026 EST
Introdução à IA responsável Earned Jan 23, 2026 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jan 22, 2026 EST
Introdução à IA generativa Earned Jan 22, 2026 EST

This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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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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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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