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Michael Otmar Kaiser

Participante desde 2020

Selo para Generative AI Explorer - Vertex AI Generative AI Explorer - Vertex AI Earned May 9, 2024 EDT
Selo para Introduction to Generative AI - Português Brasileiro Introduction to Generative AI - Português Brasileiro Earned May 3, 2024 EDT
Selo para Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features - Português Brasileiro Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features - Português Brasileiro Earned Apr 24, 2024 EDT
Selo para Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Português Brasileiro Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Português Brasileiro Earned Apr 24, 2024 EDT
Selo para Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Apr 23, 2024 EDT
Selo para Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro Earned Apr 16, 2024 EDT
Selo para Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro Earned Apr 14, 2024 EDT
Selo para Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI Earned Apr 13, 2024 EDT
Selo para Engineer Data in Google Cloud Engineer Data in Google Cloud Earned Apr 11, 2024 EDT
Selo para Classify Images with TensorFlow on Google Cloud Classify Images with TensorFlow on Google Cloud Earned Apr 8, 2024 EDT
Selo para Feature Engineering - Português Brasileiro Feature Engineering - Português Brasileiro Earned Mar 27, 2024 EDT
Selo para TensorFlow on Google Cloud - Português Brasileiro TensorFlow on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Mar 24, 2024 EDT
Selo para BigQuery for Machine Learning BigQuery for Machine Learning Earned Mar 18, 2024 EDT
Selo para Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud Earned Mar 17, 2024 EDT
Selo para Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned Mar 4, 2024 EST
Selo para Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Português Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Português Earned Feb 26, 2024 EST

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 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 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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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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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.

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Este curso aborda o fluxo de trabalho de machine learning no dia a dia de forma prática: um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. A equipe precisa conhecer as ferramentas adequadas para o gerenciamento e a governança de dados, além de saber qual a melhor abordagem para o processamento de dados: desde fornecer uma visão geral do Dataflow e do Dataprep até usar o BigQuery para tarefas pré-processadas. A equipe tem três opções para criar modelos de machine learning em dois casos de uso específicos. Neste curso, você vai entender por que uma equipe escolhe o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar seus objetivos. O curso aborda o treinamento personalizado de forma detalhada. Descrevemos os requisitos para treinamento personalizado, desde a estrutura e o armazenamento do código de treinamento, além do carregamento de grandes conjuntos de dados, até a exportação de um modelo de treinamento. Você vai desenvol…

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Earn a skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's unified Vertex AI platform and its AutoML and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning solutions. This skill badge course is for professional Data Scientists and Machine Learning Engineers. The datasets and labs are built around high business impact enterprise machine learning use cases; these include retail customer lifetime value prediction, mobile game churn prediction, visual car part defection identification, and fine tuning BERT for review sentiment classification. Learners who complete this skill badge will gain hands-on experience with Vertex AI for new and existing ML workloads and be able to leverage AutoML, custom training, and new MLOps services to significantly enhance development productivity and accelerate time to value. A skill badge is an exclusive digital badge issued b…

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Esta Quest de nível avançado é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Professional Data Engineer do Google Cloud . Abrangendo o BigQuery, o Dataproc e o TensorFlow, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre a engenharia de dados do GCP. Os laboratórios desenvolverão suas habilidades, mas você precisará se preparar mais. O exame é difícil, por isso recomendamos que você estude outros materiais e conheça bem a engenharia de dados na nuvem. Complete esta missão, incluindo o laboratório de desafios no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O laboratório de desafio não fornece etapas prescritivas, mas exige que as soluções sejam criadas com orientação mínima e colocará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud à prova.

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Earn the intermediate skill badge by completing the Classify Images with TensorFlow on Google Cloud course where you will learn how to use TensorFlow and Vertex AI to create and train machine learning models. You will primarily interact with Vertex AI Workbench user-managed notebooks. 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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Quer saber mais sobre o Feature Store da Vertex AI, como melhorar a acurácia dos seus modelos de machine learning e quais colunas de dados contêm os atributos mais úteis? No curso "Feature Engineering", falamos sobre atributos bons e ruins, além de mostrar como fazer o pré-processamento e a transformação deles para otimizar seus modelos. Esse curso tem conteúdo teórico e prático sobre a engenharia de atributos usando o BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Este curso aborda o design e a criação de um pipeline de dados de entrada com o TensorFlow 2.x, além de vários aspectos relacionados aos modelos de ML, por exemplo: como desenvolver esses modelos com o TensorFlow 2.x e o Keras, como melhorar a precisão deles; como criá-los para uso em escala e como desenvolver modelos de ML especializados.

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Quer aprender a criar e treinar um modelo de machine learning em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery Machine Learning é um novo recurso do BigQuery que permite aos analistas de dados criar, treinar, avaliar e fazer previsões usando modelos de machine learning com um mínimo de programação. Nesta série de laboratórios, você testará alguns modelos e saberá quais são as características de um bom modelo.

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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 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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Neste curso, apresentamos os recursos de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) no Google Cloud que ajudam o ciclo de vida de dados para IA usando aspectos importantes da inteligência artificial, como fundamentos, desenvolvimento e soluções. Vamos conhecer as tecnologias, produtos e ferramentas disponíveis para criar um modelo e um pipeline de ML, além de um projeto de IA generativa baseado nas metas de cada usuário, sejam eles cientistas de dados, desenvolvedores de IA ou engenheiros de machine learning.

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