In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
Neste curso, você aprenderá a usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK, na sigla em inglês) do Google para criar sistemas multiagente complexos. Você vai criar agentes equipados com ferramentas e conectá-los a relacionamentos pai-filho e fluxos para definir a interação entre eles. Você também vai executar os agentes localmente e implantá-los no Vertex AI Agent Engine para serem executados como um fluxo agêntico gerenciado, com as decisões de infraestrutura e o escalonamento de recursos administrado pelo Agent Engine. É importante lembrar que estes laboratórios são baseados em uma versão de pré-lançamento do produto. Pode haver algum atraso nos laboratórios enquanto fornecemos atualizações de manutenção.
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.
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.
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.
Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…
Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.