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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Chitra Devi A

Participante desde 2022

Liga Prata

4860 pontos
Gemini no Google Meet Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini nas Planilhas Google Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini nas Apresentações Google Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini nos Documentos Google Earned Jan 22, 2024 EST
Gemini no Gmail Earned Jan 20, 2024 EST
Introdução ao Gemini para Google Workspace Earned Jan 20, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned Sep 19, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jun 22, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jun 22, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jun 22, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jun 22, 2023 EDT
Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine Earned May 18, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro Earned Apr 27, 2023 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Apr 23, 2023 EDT

O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso apresenta as funcionalidades do Gemini no Google Meet. Com aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos, você vai entender a fundo os recursos de IA disponíveis para o Meet. Vamos mostrar como usar o Gemini para gerar imagens de plano de fundo, melhorar a qualidade do vídeo e traduzir legendas. Ao final do curso, você terá o conhecimento e as habilidades para maximizar a eficiência das suas videoconferências no Google Meet usando o Gemini.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece aos clientes acesso a recursos de IA generativa na nossa plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência nas Planilhas Google.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece aos clientes acesso a recursos de IA generativa na nossa plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência nas Apresentações Google.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa. Este curso discute as funcionalidades do Gemini nos Documentos Google usando aulas em vídeo, atividades e exemplos práticos. Você vai aprender a usar o Gemini para gerar conteúdo de texto com base em comandos e vai descobrir como usar o complemento para editar texto já escrito e melhorar sua produtividade. Ao final do curso, você terá as habilidades e o conhecimento necessários para usar o Gemini nos Documentos Google e melhorar sua escrita.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que oferece acesso a recursos de IA generativa na plataforma. Neste minicurso, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência no Gmail.

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O Gemini para Google Workspace é um complemento que acrescenta recursos de IA generativa à plataforma. Neste programa de aprendizado, você vai conhecer as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem ser usadas para melhorar a produtividade e a eficiência no Google Workspace.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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 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 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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Conquiste o selo de habilidade Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine para demonstrar que você é capaz de: escrever comandos gcloud, usar o Cloud Shell, criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine e configurar balanceadores de carga HTTP e de rede. Um selo de habilidade é um selo digital exclusivo emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber o selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…

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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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