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Paul Gin-Hwan Cheung

Participante desde 2021

IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência Earned Mar 23, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos Earned Mar 23, 2026 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI Earned Mar 23, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Mar 22, 2026 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned Mar 19, 2026 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned Mar 16, 2026 EDT
Supervised Fine-tuning for Gemini Earned Mar 16, 2026 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore Earned Mar 16, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Mar 12, 2026 EDT
Model evaluation on Vertex AI Earned Mar 11, 2026 EDT
Understand and Respond to Media Earned Mar 11, 2026 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned Mar 10, 2026 EDT
Empower Gen AI apps with tool use Earned Mar 9, 2026 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned Mar 9, 2026 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned Mar 8, 2026 EDT
Implement Hybrid Search Earned Mar 8, 2026 EDT
Implement RAG with Vertex AI Earned Mar 7, 2026 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Mar 1, 2026 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Feb 26, 2026 EST
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google Earned Feb 15, 2026 EST
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability Earned Feb 15, 2026 EST
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar Earned Feb 14, 2026 EST
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned Jan 25, 2026 EST
Generate and Edit Media in Vertex AI Earned Jan 24, 2026 EST
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery Earned Jan 24, 2026 EST
Implante sistemas multiagente com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) e o Agent Engine Earned Jan 22, 2026 EST
Discover Business Value for Customers Earned Jan 10, 2026 EST
Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL Earned Dec 31, 2025 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Dec 31, 2025 EST
Infraestrutura de IA: introdução ao Hipercomputador de IA Earned Dec 25, 2025 EST
Solução de problemas do Google Workspace Earned Dec 22, 2025 EST
Segurança do Google Workspace Earned Dec 22, 2025 EST
Governança de dados no Google Workspace Earned Dec 22, 2025 EST
Serviços principais do Google Workspace Earned Dec 22, 2025 EST
Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner Earned Dec 20, 2025 EST
Crie e gerencie instâncias do AlloyDB Earned Dec 20, 2025 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Dec 17, 2025 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Dec 16, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Dec 13, 2025 EST
Gerenciamento de usuários e recursos no Google Workspace Earned Dec 11, 2025 EST
Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud Earned Dec 5, 2025 EST
Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar Earned Dec 4, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned Dec 4, 2025 EST
Como desenvolver sua rede do Google Cloud Earned Dec 3, 2025 EST
Preparação para sua jornada de certificação Professional Cloud Architect Earned Dec 3, 2025 EST
Preparação para sua jornada até a certificação Professional Cloud Security Engineer Earned Dec 1, 2025 EST
Rede no Google Cloud: arquitetura de rede Earned Dec 1, 2025 EST
Rede no Google Cloud: balanceamento de carga Earned Dec 1, 2025 EST
Rede no Google Cloud: nuvem híbrida e multicloud Earned Dec 1, 2025 EST
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Nov 29, 2025 EST
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Nov 29, 2025 EST
IA generativa: encare o cenário atual Earned Nov 29, 2025 EST
IA generativa: conceitos básicos Earned Nov 29, 2025 EST
Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud Earned Nov 25, 2025 EST
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Nov 25, 2025 EST
IA generativa: para além do chatbot Earned Nov 23, 2025 EST
Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud Earned Nov 23, 2025 EST
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Nov 22, 2025 EST
Generative AI for Business Leaders Earned Nov 22, 2025 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Nov 21, 2025 EST
Introdução à IA responsável Earned Nov 21, 2025 EST
Introdução ao Google Kubernetes Engine Earned Nov 15, 2025 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker Earned Nov 15, 2025 EST
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud Earned Nov 15, 2025 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud Earned Oct 22, 2025 EDT
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud Earned Oct 21, 2025 EDT
Valor de referência: infraestrutura Earned Oct 19, 2025 EDT
Preparação para a jornada de certificação do Associate Cloud Engineer Earned Oct 19, 2025 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned Oct 18, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Oct 18, 2025 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Oct 12, 2025 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Oct 9, 2025 EDT
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud Earned Sep 15, 2025 EDT
Data Migration Tool Earned Sep 6, 2025 EDT

Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.

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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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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.

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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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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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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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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.

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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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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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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

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Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.

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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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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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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

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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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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.

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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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Em muitas organizações de TI, os objetivos não estão alinhados entre desenvolvedores, que buscam por agilidade, e operadores, que focam na estabilidade. A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é o método usado pelo Google para alinhar incentivos entre o desenvolvimento e as operações, além de prestar suporte essencial à produção. A adoção das práticas culturais e técnicas de SRE pode ajudar a melhorar a colaboração entre os departamentos comercial e de TI. Neste curso, apresentamos as principais práticas de SRE do Google e o papel importante que os líderes de TI e de negócios desempenham em uma adoção organizacional de SRE bem-sucedida.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.

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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.

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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.

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This course dives into the world of media creation in Vertex AI using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.

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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, 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.

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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. Note: The Yoodli Labs in this course will be deprecated on March 31st. We encourage you to finish your remaining Yoodli Labs before the March 31 deadline.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL e demonstre suas habilidades em: migração, configuração e gerenciamento das instâncias e dos bancos de dados do Cloud SQL para PostgreSQL.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar um data warehouse com o BigQuery para mostrar que você sabe mesclar dados para criar novas tabelas; solucionar problemas de mesclagens; adicionar dados ao final com uniões; criar tabelas particionadas por data; além de trabalhar com JSON, matrizes e structs no BigQuery.

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Tudo pronto para começar a usar o Hipercomputador de IA? Com este curso, fica fácil! Vamos abordar os conceitos básicos, explicando o que é o Hipercomputador de IA e como ele auxilia com cargas de trabalho de inteligência artificial. Você aprenderá sobre os diferentes componentes de um hipercomputador, como GPUs, TPUs e CPUs, e descobrirá como escolher a abordagem de implantação ideal para suas demandas.

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Este curso foi criado para preparar admins do Google Workspace para resolver problemas comuns do Google Workspace. Também incluímos experiências práticas de diagnóstico e resolução de problemas no Gmail, Agenda e Drive, em que os estudantes vão navegar pelo Admin Console. Além disso, será possível analisar registros de auditoria para solucionar problemas de segurança, reunir informações e usar recursos disponíveis para solucionar e reportar problemas técnicos.

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Neste curso, os estudantes vão aprender a proteger o ambiente do Google Workspace. Vamos começar pela implementação das políticas de senha forte e verificação em duas etapas para controlar o acesso dos usuários. Em seguida, usaremos a ferramenta de investigação de segurança para identificar e responder a riscos de segurança de forma proativa. Depois, os estudantes vão gerenciar o acesso a apps de terceiros e dispositivos móveis para garantir a segurança. Por fim, vamos aplicar medidas de segurança e compliance em e-mails para proteger os dados organizacionais.

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Neste curso, os estudantes vão aprender a controlar os dados no ambiente do Google Workspace. Vamos começar pelas regras da Prevenção contra Perda de Dados no Gmail e no Drive para evitar o vazamento de dados. Depois, os estudantes verão como usar o Google Vault na retenção, preservação e recuperação de dados. Em seguida, vamos configurar regiões de dados e exportações de acordo com as regulamentações. Por fim, os estudantes vão classificar dados usando marcadores para aprimorar a organização e a segurança.

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Este curso oferece aos estudantes amplo conhecimento sobre os serviços principais do Google Workspace. Vamos ensinar a ativar, desativar e definir configurações para esses serviços, incluindo Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat e Documentos. Em seguida, os estudantes verão como implantar e gerenciar o Gemini para os usuários acessarem os recursos. Por fim, vamos analisar casos de uso do AppSheet e do Apps Script para saber como eles automatizam tarefas e ampliam a funcionalidade dos aplicativos do Google Workspace.

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Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner para demonstrar que você sabe: Criar e interagir com instâncias e bancos de dados do Cloud Spanner Carregar bancos de dados do Cloud Spanner usando várias técnicas Fazer backup de bancos de dados do Cloud Spanner, definir esquemas e entender planos de consulta Implantar um app da Web moderno conectado a uma instância do Cloud Spanner.

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Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do AlloyDB para demonstrar que você sabe realizar operações e tarefas básicas do AlloyDB, migrar para o AlloyDB do PostgreSQL, administrar um banco de dados do AlloyDB e acelerar consultas analíticas usando o mecanismo colunar do AlloyDB.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.

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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.

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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" 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 foi criado para ajudar a entender como os usuários e recursos são gerenciados no Workspace. Os estudantes vão conhecer a configuração de unidades organizacionais e como ela pode ser adaptada às demandas das organizações em que trabalham. Além disso, os estudantes vão aprender a gerenciar vários tipos de grupos do Google. O curso também vai mostrar como gerenciar as configurações de domínios no Google Workspace. Por fim, os estudantes aprenderão a otimizar e estruturar recursos no seu ambiente do Google Workspace.

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Conclua o curso intermediário Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud para mostrar que você sabe gerenciar implantações com o kubectl, monitorar e depurar aplicativos no Google Kubernetes Engine (GKE) e aplicar técnicas de entrega contínua.

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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.

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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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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como desenvolver sua rede do Google Cloud, que ensina várias maneiras de implantar e monitorar aplicativos, incluindo como analisar os papéis do IAM e adicionar/remover acesso a projetos, criar redes VPC, implantar e monitorar VMs do Compute Engine; gravar consultas SQL, implantar e monitorar VMs no Compute Engine e implantar aplicativos usando Kubernetes com múltiplas abordagens de implantação.

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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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Este curso é uma preparação para o exame da certificação Professional Cloud Security Engineer (PCSE). Os estudantes terão contato com os tópicos do exame e vão praticá-los em uma série de aulas, perguntas de diagnóstico e testes de conhecimento. Após a conclusão do curso, os alunos terão um material de apoio personalizado para ajudar no restante da jornada de preparação para a certificação.

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Este é o Arquitetura de rede, o terceiro curso da série Rede no Google Cloud! Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos para projetar arquiteturas de rede eficientes e escalonáveis no Google Cloud. No primeiro módulo, Introdução à arquitetura de rede, vamos apresentar os componentes e conceitos principais da arquitetura de rede, como sub-redes, rotas, firewalls e balanceamento de carga. Depois, no módulo Topologias de rede, vamos nos aprofundar nas topologias de rede usadas com frequência no Google Cloud, além de abordar as vantagens e desvantagens delas.

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Este curso de treinamento expande os conceitos apresentados no curso da série Rede no Google Cloud: Noções básicas. Em apresentações, laboratórios e demonstrações, os participantes vão conhecer e implementar o Cloud Load Balancing.

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Este é o curso Nuvem híbrida e multicloud, o sexto da série "Rede no Google Cloud". No primeiro módulo, você vai conhecer várias opções de conectividade do Cloud, com uma análise aprofundada sobre o Cloud Interconnect, analisando os diferentes tipos e funcionalidades desse recurso. No segundo módulo, vamos apresentar o Cloud VPN, abordando temas como implementação do produto, topologias de VPN de alta disponibilidade e o uso do Network Connectivity Center (NCC, na sigla em inglês) para otimizar o gerenciamento. Ao final deste curso, você será capaz de explicar as diferentes opções de conectividade disponíveis para estender suas redes locais e outras redes na nuvem ao Google Cloud, além de analisar a adequação de diferentes serviços de conectividade híbrida e de várias nuvens do Google Cloud para casos de uso específicos. Vamos começar.

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O curso "Agentes de IA generativa: transforme sua organização" é o quinto e último do programa de aprendizado Gen AI Leader. Nesse curso, 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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Conclua o selo de habilidade intermediário Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar repositórios Git com o Cloud Source Repositories; lançar, gerenciar e escalonar implantações no Google Kubernetes Engine (GKE); e arquitetar pipelines de CI/CD que automatizam criações e implantações de imagens de contêiner no GKE.

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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.

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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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Master your Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of hands-on labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.

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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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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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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.

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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.

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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.

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Este curso ensina aos participantes técnicas de monitoramento e melhoria de infraestrutura e desempenho de aplicativos no Google Cloud. Com uma combinação de apresentações, demonstrações, laboratórios práticos e estudos de caso do mundo real, os participantes ganham experiência com monitoramento de pilha completa, gerenciamento e análise de registro em tempo real, depuração de código em produção, rastreamento de gargalos de desempenho de aplicativos, caracterização de perfil de CPU e uso de memória.

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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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Este curso ajuda você a se preparar para o exame Associate Cloud Engineer. Você vai aprender sobre os domínios do Google Cloud abordados no exame e como criar um plano de estudos para melhorar seu conhecimento sobre o assunto.

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Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud. Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.

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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.

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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.

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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.

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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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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.

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