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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Shishir Deshmukh

Participante desde 2023

Liga Ouro

24843 pontos
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Aug 13, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Aug 8, 2025 EDT
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Jul 23, 2025 EDT
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Jul 11, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Jun 30, 2025 EDT
IA generativa: encare o cenário atual Earned Jun 27, 2025 EDT
IA generativa: conceitos básicos Earned Jun 26, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Jun 23, 2025 EDT
Como integrar aplicativos com o Gemini 1.0 Pro no Google Cloud Earned Jun 5, 2025 EDT
Developing Applications with Google Cloud: Foundations Earned Jun 4, 2025 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned May 20, 2025 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine Earned May 16, 2025 EDT
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação Earned May 15, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais Earned May 10, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos Earned May 6, 2025 EDT
Preparação para a jornada de certificação do Associate Cloud Engineer Earned May 3, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Apr 27, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Apr 24, 2025 EDT
Introdução à IA responsável Earned Apr 24, 2025 EDT

Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção. Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.

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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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Este curso ajuda a criar um plano de estudo para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudo individuais.

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Agentes de IA generativa: transforme sua organização é o quinto e último curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Nele, você aprende como as organizações podem usar agentes de IA generativa personalizados para enfrentar desafios específicos nos negócios. Você aprende na prática a construir um agente básico de IA generativa e quais são os componentes desses agentes, como modelos, ciclos de raciocínio e ferramentas.

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Apps de IA generativa: transforme seu trabalho é o quarto curso do programa de aprendizado de liderança em IA Generativa. Esse curso apresenta os aplicativos de IA generativa do Google, como Gemini para Workspace e NotebookLM. Além disso, aborda conceitos como embasamento, geração aumentada de recuperação, construção de comandos eficazes e criação de fluxos de trabalho automatizados.

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IA generativa: encare o cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Mas, como líder, como aproveitar esse potencial para gerar resultados de negócios reais? Neste curso, você vai conhecer as diferentes camadas da criação de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a serem considerados ao selecionar uma solução.

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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Neste curso, você conhece os conceitos básicos da IA generativa, analisa as diferenças entre IA, ML e IA generativa, e aprende como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios de negócios. Além disso, aprende sobre as estratégias do Google Cloud para lidar com as limitações dos modelos de fundação e os principais desafios para o desenvolvimento e a implantação seguros e responsáveis da IA.

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IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa e não tem pré-requisitos. Este curso tem como objetivo ir além do conhecimento básico de chatbots para explorar o verdadeiro potencial da IA ​​generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar o poder da IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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Neste breve curso sobre a integração de aplicativos com os modelos Gemini 1.0 Pro no Google Cloud você vai conhecer a API Gemini e os modelos de IA generativa dela. Você vai aprender a acessar os modelos Gemini 1.0 Pro e Gemini 1.0 Pro Vision usando código e testar os recursos dos modelos usando comandos de texto, imagem e vídeo em um app.

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In this course, you learn the fundamentals of application development on Google Cloud. You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases. You're introduced to generative AI and how it's used to help build applications. You learn about authentication and authorization, application deployment, continuous integration and delivery, and monitoring and performance tuning for your applications running in Google Cloud. Using lectures and hands-on labs, you learn how to get started building and running applications on Google Cloud.

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Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud. Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.

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Bem-vindo ao curso "Introdução ao Google Kubernetes Engine". Se você têm interesse no Kubernetes, uma camada de software que fica entre seus aplicativos e a infraestrutura de hardware, aqui é o lugar certo. O Google Kubernetes Engine transforma o Kubernetes em um serviço gerenciado no Google Cloud. O objetivo deste curso é apresentar os conceitos básicos do Google Kubernetes Engine, ou GKE, como é comumente conhecido, e aprender a conteinerizar e executar aplicativos no Google Cloud. O curso começa com uma introdução básica ao Google Cloud e é seguido pelos conceitos gerais dos contêineres e do Kubernetes, da arquitetura do Kubernetes e das operações do Kubernetes.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.

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Este curso ajuda você a se preparar para o exame Associate Cloud Engineer. Você vai aprender sobre os domínios do Google Cloud abordados no exame e como criar um plano de estudos para melhorar seu conhecimento sobre o assunto.

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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.

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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 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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