Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned Nov 25, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Português Brasileiro
Earned Nov 19, 2023 EST
Cloud Functions: 3 Ways
Earned Nov 19, 2023 EST
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals
Earned Oct 14, 2023 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned Oct 8, 2023 EDT
Optimize Costs for Google Kubernetes Engine
Earned Oct 7, 2023 EDT
Ensure Access & Identity in Google Cloud
Earned Sep 23, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Sep 17, 2023 EDT
Logging and Monitoring in GC - Português Brasileiro
Earned Sep 16, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned Sep 2, 2023 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Português Brasileiro
Earned Aug 26, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Aug 26, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Jun 27, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Jun 14, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Português Brasileiro
Earned Jun 1, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 31, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 27, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 26, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Português Brasileiro
Earned May 25, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 24, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned May 23, 2023 EDT
Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals
Earned May 21, 2023 EDT
Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals
Earned May 21, 2023 EDT
Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals
Earned May 21, 2023 EDT
Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals
Earned May 20, 2023 EDT
Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals
Earned May 19, 2023 EDT
Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Como são muito especializadas, é difícil encontrar material introdutório sobre elas. A boa notícia é que o GCP oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e o Qwiklabs apresenta informações introdutórias nesta Quest de nível básico. Com isso, você já pode começar a usar ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Cloud ML Engine. Complete esta missão, incluindo o laboratório de desafios no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. Assista os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais dos laboratórios.
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O curso "Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure" 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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Earn a skill badge by completing the Cloud Functions: 3 Ways course, where you learn how to use Cloud Functions (including 2nd gen) through the Google Cloud console and on the command line. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Redshift and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, you also learn about similarities and differences between Redshift and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery. After this course, you can continue your BigQuery journey by completing the skill badge quest titled Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery.
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Esta Quest é perfeita para desenvolvedores de nuvem iniciantes em busca de treinamento prático que vai além do Getting Started - Create and Manage Cloud Resources. Você ganhará experiência prática com laboratórios que detalham o Cloud Storage e outros serviços de aplicativos fundamentais, como o Stackdriver e o Cloud Functions. Com esta Quest, você desenvolve habilidades valiosas, que poderá aplicar em qualquer iniciativa do GCP. Complete esta missão, incluindo o laboratório de desafios no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais dos laboratórios.
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Complete the intermediate Optimize Costs for Google Kubernetes Engine skill badge to demonstrate skills in the following: creating and managing multi-tenant clusters, monitoring resource usage by namespace, configuring cluster and pod autoscaling for efficiency, setting up load balancing for optimal resource distribution, and implementing liveness and readiness probes to ensure application health and cost-effectiveness. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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A segurança é um recurso indiscutível dos serviços do Google Cloud, e o Google Cloud desenvolveu ferramentas específicas para garantir a segurança e a identidade nos seus projetos. Nesta Quest de nível básico, você terá experiências práticas com o serviço Identity & Access Management (IAM, na sigla em inglês) do Google Cloud, que é perfeito para gerenciar usuários e contas de máquinas virtuais. Você ganhará experiência com segurança de rede provisionando VPCs e VPNs, além de conhecer as ferramentas de proteção contra riscos e perda de dados.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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Este curso ensina aos participantes técnicas de monitoramento e melhoria de infraestrutura e desempenho de aplicativos no Google Cloud.
Com uma combinação de apresentações, demonstrações, laboratórios práticos
e estudos de caso do mundo real, os participantes ganham experiência com monitoramento de pilha completa, gerenciamento e análise de registro em tempo real, depuração de código em produção, rastreamento de gargalos de desempenho de aplicativos, caracterização de perfil de CPU e uso de memória.
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The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.
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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de projeto comprovados. Ele é uma continuação do curso "Architecting with Google Compute Engine" ou "Architecting with Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de criação e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.
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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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O curso começa propondo a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.
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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, apresentamos o Generative AI Studio, um produto da Vertex AI que ajuda na prototipagem e personalização de modelos de IA generativa para usar os recursos deles nos seus aplicativos. Você vai aprender o que é o Generative AI Studio, conhecer as funcionalidades e opções disponíveis, além de descobrir como usar cada uma delas com as demonstrações do produto. No final do curso, você vai poder aplicar o que aprendeu e testar seus conhecimentos no laboratório prático e no teste que ficarão disponíveis.
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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 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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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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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa.
Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.
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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 grande (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de prompts para aprimorar o desempenho dos LLMs. Ele também aborda as ferramentas do Google que ajudam no desenvolvimento dos 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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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
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Incorporar machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade que as empresas têm de extrair insights de dados. Neste curso, falamos das várias formas como essa tecnologia pode ser incluída em pipelines de dados do Google Cloud, de acordo com o nível necessário de personalização. Para os casos em que pouca ou nenhuma personalização é necessária, abordamos o AutoML. Depois disso, apresentamos os notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML), que são indicados para recursos mais personalizados. Além disso, falamos também sobre como colocar soluções de machine learning em produção usando o Kubeflow. Os estudantes vão aprender na prática como criar modelos de machine learning no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas porque gera métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Cloud Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame de certificação PDE (Professional Data Engineer). 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 estudos individuais.
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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".
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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
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Earn a skill badge by completing the Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals course, where you learn how to configure IAM permission, orchestrate workloads using Kubernetes, host a web application using compute engine, and configure load balancing. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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This is the fourth course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use.
This course focuses on deploying and monitoring applications in Google Cloud. The learners apply the knowledge of monitoring and application deployment processes in AWS to explore the differences with Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
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This is the third course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use.
This course focuses on Storage Options and containers in Google Cloud. The learners apply the knowledge of storage and containers in AWS to explore the similarities and differences with storage and containers in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
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This is the second course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It aims to compare Google Cloud and AWS solutions and guide professionals on their use.
This course focuses on compute resources and load balancing in Google Cloud. The learner will apply the knowledge of using virtual machines and load balancers in AWS to explore the similarities and differences with configuring and managing compute resources and load balancers in Google Cloud. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
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This is the first course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use.
This course focuses on Identity and Access Management (IAM) and networking in Google Cloud. The learners apply the knowledge of access management and networking in AWS to explore the similarities and differences with access management and networking in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned Nov 25, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Português Brasileiro
Earned Nov 19, 2023 EST
Cloud Functions: 3 Ways
Earned Nov 19, 2023 EST
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals
Earned Oct 14, 2023 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned Oct 8, 2023 EDT
Optimize Costs for Google Kubernetes Engine
Earned Oct 7, 2023 EDT
Ensure Access & Identity in Google Cloud
Earned Sep 23, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Sep 17, 2023 EDT
Logging and Monitoring in GC - Português Brasileiro
Earned Sep 16, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned Sep 2, 2023 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Português Brasileiro
Earned Aug 26, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Aug 26, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Jun 27, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Jun 14, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro
Earned Jun 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Português Brasileiro
Earned Jun 1, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 31, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 27, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 26, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Português Brasileiro
Earned May 25, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned May 24, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned May 23, 2023 EDT
Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals
Earned May 21, 2023 EDT
Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals
Earned May 21, 2023 EDT
Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals
Earned May 21, 2023 EDT
Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals
Earned May 20, 2023 EDT
Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals
Earned May 19, 2023 EDT