Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Apr 2, 2024 EDT
Transform and Clean your Data with Dataprep by Alteryx on Google Cloud
Earned Apr 2, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned Mar 27, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Mar 27, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned Mar 27, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Mar 21, 2024 EDT
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Mar 20, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned Mar 18, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Mar 18, 2024 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Mar 13, 2024 EDT
Machine learning nas empresas
Earned Mar 11, 2024 EDT
Engenharia de atributos
Earned Mar 8, 2024 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Mar 5, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Feb 16, 2024 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Jan 23, 2024 EST
Escalonamento com as Operações do Google Cloud
Earned Nov 30, 2023 EST
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud
Earned Nov 28, 2023 EST
Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud
Earned Nov 23, 2023 EST
Transformação digital com o Google Cloud
Earned Nov 17, 2023 EST
In this course, you’ll learn to use the Google Agent Development Kit to build complex, multi-agent systems. You will build agents equipped with tools, and connect them with parent-child relationships and flows to define how they interact. You’ll run your agents locally and deploy them to Vertex AI Agent Engine to run as a managed agentic flow, with infrastructure decisions and resource scaling handled by Agent Engine.
Please note these labs are based off a pre-released version of this product. There may be some lag on these labs as we provide maintenance updates.
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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Imagen provides a suite of generative AI tools to help you accelerate your creative workflows. This course provides you with demonstrations of all the key features currently found in Imagen.
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This course is designed to enhance your demonstration skills and help you deliver impactful presentations.
Course activities use an external tool (Yoodli). Refer to Yoodli's Terms of Service and Privacy Notice.
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This Artificial Intelligence and Machine Learning course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using AI and ML to extract, analyze, search, and store structured data from documents and improve customer service. Each lab presents a set of required tasks that you must complete with minimal assistance.
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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.
Course activities use an external tool (Yoodli). Refer to Yoodli's Terms of Service and Privacy Notice.
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In this course, you'll learn to develop generative agents that answer questions using websites, documents, or structured data. You will explore Vertex AI Applications and understand the advantages of data store agents, including their scalability and security.
You'll learn about different data store types and also discover how to connect data stores to agents and add personalization for enhanced responses.
Finally, you'll gain insights into common search configurations and troubleshooting techniques.
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Explore the Generative AI features for Conversational Agents and how to incorporate them into stateful Flows.
Discover the possibilities with Generators, Generative Fallback, and Data Stores, as well as best practices and security settings for using these features.
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Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.
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Explore Playbooks and their implementation of the ReAct pattern for building Conversational Agents. You will learn how to construct a Playbook, set up goals and instructions to build a chatbot in natural language, and learn to test and deploy your solution.
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This course explores the different products and capabilities of Customer Engagement Suite (CES) and Conversational agents. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
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NotebookLM is an AI-powered collaborator that helps you do your best thinking. After uploading your documents, NotebookLM becomes an instant expert in those sources so you can read, take notes, and collaborate with it to refine and organize your ideas.
NotebookLM Pro gives you everything already included with NotebookLM, as well as higher utilization limits, access to premium features, and additional sharing options and analytics.
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Complete the Create media search and media recommendations applications with AI Applications skill badge to demonstrate your ability to create, configure, and access media search and recommendations applications using AI Applications.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
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Complete the Configure AI Applications to optimize search results skill badge to demonstrate your proficiency in configuring search results from AI Applications. You will be tasked with implementing search serving controls to boost and bury results, filter entries from search results and display metadata in your search interface.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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If you've worked with data, you know that some data is more reliable than other data.
In this course, you'll learn a variety of techniques to present the most reliable or useful results to your users. Create serving controls to boost or bury search results. Rank search results to ensure that each query is answered by the most relevant data. If needed, tune your search engine. Learn to measure search results to ensure your search applications deliver the best possible results to each user.
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Complete the Create and maintain Vertex AI Search data stores skill badge to demonstrate your proficiency in building various types of data stores used in Vertex AI Search applications.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Data stores represent a simple way to make content available to many types of generative AI applications, including search applications, recommendations engines, Google Agentspace apps, Agent Development Kit agents, and apps built with Google Gen AI or LangChain SDKs. Connect data from many sources include Cloud Storage, Google Drive, chat apps, mail apps, ticketing systems, third-party file storage providers, Salesforce, and many more.
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Complete the Build search and recommendations AI Applications skill badge to demonstrate your proficiency in deploying search and recommendation applications through AI Applications. Additionally, emphasis is placed on constructing a tailored Q&A system utilizing data stores.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Learn how to create Hybrid Search applications using Vertex AI Vertex Search to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.
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This course introduces AI Applications. You will learn about the types of apps that you can create using AI Applications, the high-level steps that its data stores automate for you, and what advanced features can be enabled for Search apps.
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Initial deployment of Vertex AI Search and Google Agentspace apps takes only a few clicks, but getting the configurations right can elevate a deployment from a basic off-the-shelf app to an excellent custom search or recommendations experience.
In this course, you'll learn more about the many ways you can customize and improve search, recommendations, and Google Agentspace apps.
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AI Applications provides built-in analytics for your Vertex AI Search and Google Agentspace apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização. Os selos de habilidade validam seu conhecimento prático sobre produtos específicos com avaliações em laboratórios e desafios. Ganhe um selo ao concluir um curso ou vá direto para o laboratório com desafio e receba seu selo hoje mesmo. Esses selos comprovam seu domínio em determinados assuntos, aprimoram seu currículo e, por fim, abrem mais portas no mercado de trabalho. Acesse seu perfil para ver os selos que você ganhou.
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Conquiste o selo de habilidade Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine para demonstrar que você é capaz de: escrever comandos gcloud, usar o Cloud Shell, criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine e configurar balanceadores de carga HTTP e de rede. Um selo de habilidade é um selo digital exclusivo emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber o selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine para mostrar que você sabe criar e gerenciar clusters multilocatários, monitorar o uso de recursos por namespace, configurar o escalonamento automático de clusters e pods para maior eficiência, definir o balanceamento de carga para distribuição ideal de recursos e implementar sondagens de atividade e prontidão para garantir a integridade e um bom custo-benefício do aplicativo. 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 para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.
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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.
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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Vertex AI APIs, vector stores, and the LangChain framework.
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Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.
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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção.
Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.
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Complete the Evaluate Gen AI model and agent performance skill badge to demonstrate your ability to use the Gen AI evaluation service. You will evaluate models to select the best model for a given task, compare models against each other and evaluate the performance of agents.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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Complete the Develop solutions using Model Garden APIs skill badge to demonstrate your ability to use Vertex AI Model Garden features when building gen AI solutions. You will use partner APIs such as Anthropic Claude ands Meta Llama, deploy and programatically access foundation models like Gemma and Stable Diffusion XL and access Vertex AI Endpoints.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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Generate engaging media with Google's foundation models for media. Create new images with Imagen, or edit your existing photos by adding details or outpainting to create a wider view. Replace backgrounds to put your products in new scenes. And learn the basics of generating videos with Veo!
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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.
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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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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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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"
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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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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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Bem-vindo ao curso "Introdução ao Google Kubernetes Engine". Se você têm interesse no Kubernetes, uma camada de software que fica entre seus aplicativos e a infraestrutura de hardware, aqui é o lugar certo. O Google Kubernetes Engine transforma o Kubernetes em um serviço gerenciado no Google Cloud.
O objetivo deste curso é apresentar os conceitos básicos do Google Kubernetes Engine, ou GKE, como é comumente conhecido, e aprender a conteinerizar e executar aplicativos no Google Cloud. O curso começa com uma introdução básica ao Google Cloud e é seguido pelos conceitos gerais dos contêineres e do Kubernetes, da arquitetura do Kubernetes e das operações do Kubernetes.
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Agentes de IA generativa: transforme sua organização é o quinto e último curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Nele, você aprende como as organizações podem usar agentes de IA generativa personalizados para enfrentar desafios específicos nos negócios. Você aprende na prática a construir um agente básico de IA generativa e quais são os componentes desses agentes, como modelos, ciclos de raciocínio e ferramentas.
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Apps de IA generativa: transforme seu trabalho é o quarto curso do programa de aprendizado de liderança em IA Generativa. Esse curso apresenta os aplicativos de IA generativa do Google, como Gemini para Workspace e NotebookLM. Além disso, aborda conceitos como embasamento, geração aumentada de recuperação, construção de comandos eficazes e criação de fluxos de trabalho automatizados.
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IA generativa: encare o cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Mas, como líder, como aproveitar esse potencial para gerar resultados de negócios reais? Neste curso, você vai conhecer as diferentes camadas da criação de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a serem considerados ao selecionar uma solução.
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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Neste curso, você conhece os conceitos básicos da IA generativa, analisa as diferenças entre IA, ML e IA generativa, e aprende como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios de negócios. Além disso, aprende sobre as estratégias do Google Cloud para lidar com as limitações dos modelos de fundação e os principais desafios para o desenvolvimento e a implantação seguros e responsáveis da IA.
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IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa e não tem pré-requisitos. Este curso tem como objetivo ir além do conhecimento básico de chatbots para explorar o verdadeiro potencial da IA generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar o poder da IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.
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Receba um selo de habilidade ao completar o curso Configurar uma rede do Google Cloud, que ensina como realizar tarefas básicas no Google Cloud Platform, criar uma rede personalizada, adicionar regras de firewall de sub-redes e criar VMs para testar a latência durante a comunicação. O selo de habilidade é um selo digital exclusivo emitido como reconhecimento da sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e testa sua habilidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso do selo de habilidade e o laboratório de avaliação final com desafio para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
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Complete the Extend Google Agentspace assistant capabilities skill badge to demonstrate your ability to extend Google Agentspace assistant's capabilities with actions, grounding with Google Search, and a conversational agent.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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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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Noções básicas do Google Cloud: Core Infrastructure" 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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Este curso ajuda a criar um plano de estudos para o exame de certificação Professional Cloud Architect (PCA). 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 estudos individuais.
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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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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e atribuir papéis com o Identity and Access Management (IAM); criar e gerenciar contas de serviço; ativar a conectividade particular entre redes de nuvem privada virtual (VPC); restringir o acesso ao aplicativo usando o Identity-Aware Proxy; gerenciar chaves e dados criptografados usando o Cloud Key Management Service (KMS) e criar um cluster particular do Kubernetes. 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 Google Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com seus contatos.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker para mostrar que você sabe: filtrar, ordenar e dinamizar dados; mesclar resultados de diferentes Análises do Looker; e usar funções e operadores para criar dashboards e relatórios do Looker para análise e visualização 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 comprova sua capacidade de aplicar esse 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.
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Este curso é perfeito para desenvolvedores de nuvem iniciantes que estão procurando prática além do Google Cloud Essentials. Você vai ganhar experiência em laboratórios que se aprofundam no Cloud Storage e em outros serviços de aplicativos fundamentais, como Monitoring e Cloud Functions. Você vai desenvolver habilidades importantes que podem ser aplicadas a qualquer iniciativa do Google Cloud.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Looker Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com seus contatos.
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Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.
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Nesta missão, você aprenderá sobre os quatro tipos de arquiteturas de sites disponíveis no Google Cloud para garantir que seu site esteja disponível e escalável. Complete esta missão, incluindo o Challenge Lab no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O Challenge Lab não fornece etapas prescritivas, mas exige a criação de soluções com o mínimo de orientação e testará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud. Essa missão é baseada na série de vídeos Get Cooking in Cloud.
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Conforme as organizações movem os próprios dados e aplicativos para a nuvem, novos problemas de segurança podem aparecer. No curso Confiança e segurança com o Google Cloud, explicamos os conceitos básicos de segurança na nuvem, o valor da abordagem multicamadas do Google Cloud para a proteção da infraestrutura e como o Google conquista e mantém a confiança dos clientes na nuvem.
Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners' understanding of the topics. "This learning path aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar e mostre que você sabe: implantar um site publicamente acessível usando servidores da Web Apache, configurar uma VM no Compute Engine usando scripts de inicialização, configurar um RDP seguro usando um Bastion Host Windows e regras de firewall, criar e implantar uma imagem Docker em um cluster do Kubernetes e atualizá-lo, além de criar uma instância do CloudSQL e importar um banco de dados do MySQL. Este selo de habilidade é um ótimo recurso para entender tópicos que vão aparecer no exame de certificação Professional Cloud Architect com Certificação em Google Cloud. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como reconhecimento da sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso e o laboratório com desafio da avaliação final pa…
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Neste curso, você vai aprender com engenheiros e instrutores de ML que trabalham com o desenvolvimento de última geração dos pipelines de ML aqui no Google Cloud. Nos primeiros módulos, vamos abordar o TensorFlow Extended (ou TFX), que é uma plataforma de machine learning do Google baseada no TensorFlow criada para gerenciar pipelines e metadados de ML. Você vai conhecer os componentes e a orquestração de um pipeline com o TFX. Também vamos abordar como é possível automatizar os pipelines usando a integração e a implantação contínuas e como gerenciar os metadados de ML. Depois disso, vamos mudar o foco para discutir como podemos automatizar e reutilizar os pipelines de ML em vários frameworks de machine learning, como tensorflow, pytorch, scikit-learn e xgboost. Você também vai aprender a usar outra ferramenta no Google Cloud, o Cloud Composer, para orquestrar seus pipelines de treinamento contínuo. Por fim, vamos mostrar como usar o MLflow para gerenciar o ciclo de vida completo do ma…
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS, em que você aprende a configurar a permissão do IAM, orquestrar cargas de trabalho com o Kubernetes, hospedar um aplicativo da Web usando o Compute Engine e configurar o balanceamento de carga. O selo de habilidade é digital, exclusivo e emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com nossos produtos e serviços. Ele testa sua capacidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.
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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. 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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Learn to use LangChain to call Google Cloud LLMs and Generative AI Services and Datastores to simplify complex applications' code.
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Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.
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This is a introductory course to all solutions in the Contact Centre AI (CCAI) portfolio and the Generative AI features that are poised to transform them. The course also explores the CCAI go to market and engagement model, the business case around CCAI, as well as the use cases and user personas addressed by the solution.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search.
You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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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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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 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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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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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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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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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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series.
In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.
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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. 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 Google Cloud e testam sua habilidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado nas suas redes sociais e currículo.
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Dataprep is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. Learn the basics of cleaning and preparing data for analysis and visualization, all in the Google ecosystem. In this course, you will learn how to connect Dataprep to your data in Cloud Storage and BigQuery, clean data using the interactive UI, profile the data, and publish your results back into the Google ecosystem. You will learn the basics of data transformation, including filtering values, reshaping the data, combining multiple datasets, deriving new values, and aggregating your dataset.
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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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. 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 sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.
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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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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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 tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles.
A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.
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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.
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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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O curso começa com 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 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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Organizações de vários portes estão adotando a tecnologia e a flexibilidade da nuvem para transformar a forma como operam. No entanto, gerenciar e escalonar recursos na nuvem de maneira eficaz é uma tarefa complexa.
O curso Escalonamento com as Operações do Google Cloud traz noções básicas de confiabilidade, resiliência e operações modernas na nuvem, explicando como o Google Cloud pode ajudar nesses esforços.
Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. O curso "Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud" aborda esses desafios e oferece soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um.
Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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As tecnologias de nuvem podem agregar muito valor a uma organização e, ao combinar esse poder com dados, o potencial de crescer e criar novas experiências para os clientes é ainda maior. O curso "Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud" mostra como os dados agregam valor às organizações e como o Google Cloud torna esses dados eficientes e acessíveis. Este curso, que faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, se destina às pessoas que querem crescer na profissão e construir o futuro da empresa.
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As pessoas estão muito animadas com a tecnologia de nuvem e a transformação digital, mas também ainda têm muitas dúvidas.
Exemplo: O que é a tecnologia de nuvem? O que significa transformação digital? Como a tecnologia de nuvem pode ajudar sua organização? Por onde começar?
Se você já se questionou sobre isso, veio ao lugar certo. Este curso fornece uma visão geral dos tipos de oportunidades e desafios que as empresas encaram em suas jornadas de transformação digital. Se quiser saber mais sobre tecnologia de nuvem para se destacar no trabalho e ajudar a construir o futuro da sua empresa, este curso introdutório sobre transformação digital é para você. Este curso faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud.
Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit (ADK) and Agent Engine
Earned Sep 15, 2025 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned Sep 15, 2025 EDT
Gemini para arquitetos de nuvem
Earned Sep 8, 2025 EDT
Accelerate Your Creativity with Text-to-Image using Imagen
Earned Sep 4, 2025 EDT
Deliver Effective Product Demos
Earned Jul 18, 2025 EDT
Build AI/ML Models on Google Cloud
Earned Jul 18, 2025 EDT
Discover Business Value for Customers
Earned Jul 15, 2025 EDT
Virtual FAQ with data store agents
Earned Jul 14, 2025 EDT
Incorporate Generative Features into Conversational Agent flows
Earned Jul 11, 2025 EDT
Stateful Flows
Earned Jul 11, 2025 EDT
Generative Playbooks
Earned Jul 11, 2025 EDT
Introduction to CES and Conversational Agents
Earned Jul 7, 2025 EDT
Introduction to NotebookLM
Earned Jun 30, 2025 EDT
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned Jun 27, 2025 EDT
Recommendations with AI Applications
Earned Jun 27, 2025 EDT
Configure AI Applications to optimize search results
Earned Jun 27, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Google Agentspace Search Results
Earned Jun 27, 2025 EDT
Create and maintain Vertex AI Search data stores
Earned Jun 27, 2025 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications
Earned Jun 27, 2025 EDT
Build search and recommendations applications with AI Applications
Earned Jun 27, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned Jun 27, 2025 EDT
Introduction to AI Applications
Earned Jun 25, 2025 EDT
Vertex AI Search and Google Agentspace UI Configurations
Earned Jun 10, 2025 EDT
Vertex AI Search and Google Agentspace Analytics
Earned Jun 9, 2025 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned May 29, 2025 EDT
Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine
Earned May 29, 2025 EDT
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine
Earned May 28, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned May 27, 2025 EDT
Implement RAG with Vertex AI
Earned May 26, 2025 EDT
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery
Earned May 26, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned May 26, 2025 EDT
Evaluate Gen AI model and agent performance
Earned May 24, 2025 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service
Earned May 24, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned May 23, 2025 EDT
Build Gen AI solutions using Model Garden models and APIs
Earned May 23, 2025 EDT
Generate and Edit Media with Imagen, Gemini, and Veo
Earned May 21, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models
Earned May 21, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned May 21, 2025 EDT
Intro to Conversational AI and Conversational AI Engagement Framework
Earned May 21, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned May 20, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use
Earned May 20, 2025 EDT
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
Earned May 15, 2025 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned May 14, 2025 EDT
Agentes de IA generativa: transforme sua organização
Earned May 13, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho
Earned May 13, 2025 EDT
IA generativa: encare o cenário atual
Earned May 13, 2025 EDT
IA generativa: conceitos básicos
Earned May 12, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot
Earned May 12, 2025 EDT
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned May 6, 2025 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud
Earned May 6, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned Apr 24, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Apr 16, 2025 EDT
Extend Google Agentspace assistant capabilities
Earned Apr 8, 2025 EDT
Acelere a troca de conhecimento com o Agentspace
Earned Apr 8, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Apr 7, 2025 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Architect Journey - Português Brasileiro
Earned Apr 4, 2025 EDT
Deploy Google Agentspace
Earned Mar 27, 2025 EDT
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud
Earned Nov 28, 2024 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Nov 27, 2024 EST
Valor de referência: infraestrutura
Earned Nov 26, 2024 EST
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Nov 19, 2024 EST
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud
Earned Nov 15, 2024 EST
Build a Website on Google Cloud
Earned Nov 12, 2024 EST
Confiança e segurança com o Google Cloud
Earned Nov 12, 2024 EST
Snowflake to BigQuery Migration
Earned Nov 11, 2024 EST
Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar
Earned Nov 11, 2024 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Nov 5, 2024 EST
Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS
Earned Nov 4, 2024 EST
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned Oct 30, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud
Earned Oct 30, 2024 EDT
Orchestrate LLM solutions with LangChain
Earned Oct 29, 2024 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery
Earned Oct 25, 2024 EDT
Intro to CCAI and CCAI Engagement Framework
Earned Oct 24, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Oct 23, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned Oct 23, 2024 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned Oct 22, 2024 EDT
Pesquisa vetorial e embeddings
Earned Oct 18, 2024 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned Oct 18, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Oct 18, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Oct 18, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Oct 18, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Oct 18, 2024 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Oct 18, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Oct 18, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Oct 18, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned Oct 18, 2024 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Jun 18, 2024 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Jun 14, 2024 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Jun 14, 2024 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Jun 14, 2024 EDT
Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned May 1, 2024 EDT
Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals
Earned Apr 8, 2024 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Apr 2, 2024 EDT
Transform and Clean your Data with Dataprep by Alteryx on Google Cloud
Earned Apr 2, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned Mar 27, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Mar 27, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned Mar 27, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Mar 21, 2024 EDT
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Mar 20, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned Mar 18, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Mar 18, 2024 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Mar 13, 2024 EDT
Machine learning nas empresas
Earned Mar 11, 2024 EDT
Engenharia de atributos
Earned Mar 8, 2024 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Mar 5, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Feb 16, 2024 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Jan 23, 2024 EST
Escalonamento com as Operações do Google Cloud
Earned Nov 30, 2023 EST
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud
Earned Nov 28, 2023 EST
Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud
Earned Nov 23, 2023 EST
Transformação digital com o Google Cloud
Earned Nov 17, 2023 EST