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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Marcin Leliwa

Participante desde 2024

Liga Ouro

29995 pontos
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud Earned Feb 5, 2025 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Jan 27, 2025 EST
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI Earned Jan 8, 2025 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Jan 3, 2025 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Dec 23, 2024 EST
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Dec 16, 2024 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Dec 16, 2024 EST
Criação de comandos na Vertex AI Earned Dec 12, 2024 EST
Introdução à IA responsável Earned Dec 11, 2024 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Dec 11, 2024 EST
Introdução à IA generativa Earned Dec 11, 2024 EST
Como integrar aplicativos com o Gemini 1.0 Pro no Google Cloud Earned Dec 6, 2024 EST
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals Earned Dec 4, 2024 EST
Developing Containerized Applications on Google Cloud Earned Dec 2, 2024 EST
Simplifique o desenvolvimento de apps com o Gemini Code Assist Earned Nov 29, 2024 EST
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud Earned Nov 25, 2024 EST
Developing Applications with Google Cloud: Foundations Earned Nov 20, 2024 EST
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar Earned Nov 14, 2024 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Jul 8, 2024 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem Earned Jul 5, 2024 EDT
Customer Engagement Suite with Google AI Architecture Earned Jul 3, 2024 EDT

Os aplicativos de IA generativa proporcionam novas experiências de usuário que eram quase impossíveis antes da invenção dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Ao desenvolver aplicativos, como você pode usar a IA generativa para criar apps potentes e interativos no Google Cloud? Neste curso, você vai conhecer os aplicativos de IA generativa e aprender a usar o design de comandos e a geração aumentada de recuperação (RAG) para criar apps avançados com a ajuda dos LLMs. Você também vai saber o que é a arquitetura pronta para produção, usada nos aplicativos de IA generativa, e vai criar um aplicativo de chat com base em RAG e LLM.

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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.

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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.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.

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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.

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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.

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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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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.

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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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Neste breve curso sobre a integração de aplicativos com os modelos Gemini 1.0 Pro no Google Cloud você vai conhecer a API Gemini e os modelos de IA generativa dela. Você vai aprender a acessar os modelos Gemini 1.0 Pro e Gemini 1.0 Pro Vision usando código e testar os recursos dos modelos usando comandos de texto, imagem e vídeo em um app.

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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications. In this course, you learn about the fundamentals of Cloud Run, its resource model and the container lifecycle. You learn about service identities, how to control access to services, and how to develop and test your application locally before deploying it to Cloud Run. The course also teaches you how to integrate with other services on Google Cloud so you can build full-featured applications.

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In this course, you learn about containers and how to build, and package container images. The content in this course includes best practices for creating and securing containers, and provides an introduction to Cloud Run and Google Kubernetes Engine for application developers.

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Este curso foi criado para desenvolvedores de todos os níveis e apresenta os principais recursos e funcionalidades do Gemini Code Assist, um colaborador de desenvolvimento de apps com tecnologia de IA para o Google Cloud. Com sugestões de código inteligentes e preenchimento automático, detecção de erros em tempo real e assistência para refatoração, você vai descobrir como o Gemini Code Assist pode melhorar significativamente sua produtividade e a qualidade dos seus códigos, além de economizar tempo valioso para que você foque em tarefas mais produtivas e agradáveis.

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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on Google Cloud.

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In this course, you learn the fundamentals of application development on Google Cloud. You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases. You're introduced to generative AI and how it's used to help build applications. You learn about authentication and authorization, application deployment, continuous integration and delivery, and monitoring and performance tuning for your applications running in Google Cloud. Using lectures and hands-on labs, you learn how to get started building and running applications on Google Cloud.

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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design 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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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" 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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Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud. Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas. Conclua os cursos na seguinte ordem: 1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem 2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud 3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud 4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.

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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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