Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Dec 17, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jan 26, 2025 EST
Snowflake to BigQuery Migration
Earned Jan 24, 2025 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Jan 24, 2025 EST
Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform
Earned Jan 17, 2025 EST
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform
Earned Jan 17, 2025 EST
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform
Earned Jan 17, 2025 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho
Earned Jan 9, 2025 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos
Earned Jan 6, 2025 EST
Rede no Google Cloud: noções básicas
Earned Dec 10, 2024 EST
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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O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.
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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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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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This course discusses the upgrade process for Apigee hybrid, and teaches you how to monitor and troubleshoot the hybrid runtime plane components.
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This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.
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This course introduces you to the fundamentals and practices used to install and manage Google Cloud's Apigee API Platform for hybrid cloud.
Through a combination of lectures, a hands-on lab, and supplemental materials, you will learn how to install and operate the Apigee API Platform.
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No curso Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho, você vai conhecer profundamente o processo de desenvolvimento de apps nativos da nuvem. Durante o aprendizado, você vai saber mais sobre as operações do Kubernetes, o gerenciamento de implantações, a rede do GKE e o armazenamento permanente.
Este é o primeiro curso da série Arquitetura em Google Kubernetes Engine. Depois de concluir todas as tarefas, comece o curso Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine: produção.
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Neste curso, "Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos", vamos relembrar o layout e os princípios do Google Cloud. Depois disso, mostraremos os fundamentos de como criar e gerenciar contêineres de software, e você vai conhecer a arquitetura do Kubernetes.
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"Rede no Google Cloud" é uma série de 6 cursos. Este é o primeiro curso deles, "Rede no Google Cloud: noções básicas".
Este curso apresenta uma visão geral completa dos conceitos fundamentais de rede, incluindo princípios básicos, nuvens privadas virtuais (VPCs) e compartilhamento de redes VPC. Ele também aborda técnicas de geração de registros e monitoramento de rede.
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Dec 17, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jan 26, 2025 EST
Snowflake to BigQuery Migration
Earned Jan 24, 2025 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Jan 24, 2025 EST
Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform
Earned Jan 17, 2025 EST
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform
Earned Jan 17, 2025 EST
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform
Earned Jan 17, 2025 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: cargas de trabalho
Earned Jan 9, 2025 EST
Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos
Earned Jan 6, 2025 EST
Rede no Google Cloud: noções básicas
Earned Dec 10, 2024 EST