Dhruv Saija
Participante desde 2025
Liga Ouro
9390 pontos
Participante desde 2025
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.
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.
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.
Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam a habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.
Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
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.
Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) no Google Cloud que criam projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados à IA, o que inclui os fundamentos dessa tecnologia, o desenvolvimento e as soluções dela. O objetivo é ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML a aprimorar habilidades e o conhecimento com experiências de aprendizado envolventes e exercícios práticos.
Conclua o treinamento e receba o selo de habilidade introdutório de "Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen". Com ele, você vai ser capaz de demonstrar as seguintes competências: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, geração de imagens usando os modelos avançados do Gemini e Imagen do Google e implantação de aplicativos na plataforma Vertex AI.