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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Andrés Toledo

Participante desde 2023

Deploy Google Agentspace Earned Mar 10, 2025 EDT
Acelere a troca de conhecimento com o Agentspace Earned Mar 5, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jan 15, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Dec 29, 2024 EST
Intro to Conversational AI and Conversational AI Engagement Framework Earned Aug 30, 2024 EDT
Customer Engagement Suite with Google AI Architecture Earned Aug 23, 2024 EDT
Criação de comandos na Vertex AI Earned Jun 19, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned May 29, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned May 28, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned May 2, 2024 EDT
Mecanismo de atenção Earned Apr 30, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Apr 30, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Apr 29, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX Earned Jan 16, 2024 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Dec 29, 2023 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos Earned Dec 29, 2023 EST

In this skill badge, you will demonstrate your ability to deploy Google Agentspace and set up data stores and actions. To learn these skills, we encourage you to take the course Accelerate Knowledge Exchange with Agentspace.

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Com o Agentspace, você aproveita o melhor do Google em pesquisa e IA. Ele é uma ferramenta empresarial que ajuda as pessoas a encontrar informações específicas em documentos armazenados, e-mails, chats, sistemas de emissão de tickets e outras fontes de dados, tudo em apenas uma barra de pesquisa. O assistente do Agentspace também ajuda a criar ideias, fazer pesquisas, estruturar documentos e realizar ações como convidar colegas para um evento da agenda, agilizando os trabalhos intelectuais e todos os tipos de colaboração.

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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 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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This is an introductory course to all solutions in the Conversational AI portfolio and the Gen AI features that are available to transform them. The course also explores the business case around Conversational AI, and the use cases and user personas addressed by the solution. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and this course is in the process of being updated to reflect the new product name for Dialogflow CX.

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In this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents and CCAI Insights was renamed to Conversational Insights.

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Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Vertex AI para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Vertex AI Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing Os selos de habilidade são digitais, exclusivos e emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e comprovar sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso e o laboratório com desafio para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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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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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 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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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.

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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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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, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção. Também incluímos experiências práticas de uso da ingestão de streaming do Vertex AI Feature Store na camada do SDK.

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