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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Cheuk Hang Chung

Participante desde 2023

Liga Prata

3060 pontos
Gemini nos Documentos Google Earned Apr 17, 2025 EDT
Gemini no Gmail Earned Jul 18, 2024 EDT
Introdução ao Gemini para Google Workspace Earned Jul 18, 2024 EDT
Mecanismo de atenção Earned Sep 22, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jun 5, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Jun 5, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jun 5, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jun 5, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jun 5, 2023 EDT

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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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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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 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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