Alessandro Rossi
Participante desde 2024
Liga Diamante
24065 pontos
Participante desde 2024
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.
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.
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.
A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) representam importantes evoluções na tecnologia da informação que estão transformando uma ampla variedade de setores. O curso "Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a IA e o ML para transformar processos comerciais. 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
Conclua o treinamento e receba o selo de habilidade introdutório de "Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen". Com ele, você vai ser capaz de demonstrar as seguintes competências: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, geração de imagens usando os modelos avançados do Gemini e Imagen do Google e implantação de aplicativos na plataforma Vertex AI.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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.