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Marvin Schubert

Participante desde 2021

Liga Bronze

3885 pontos
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned Jul 22, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Jul 15, 2025 EDT
IA generativa: encare o cenário atual Earned Jul 14, 2025 EDT
IA generativa: conceitos básicos Earned Jun 27, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Jun 25, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned Oct 19, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned Oct 17, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Sep 6, 2023 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Sep 6, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Aug 18, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Aug 17, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Aug 17, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Aug 4, 2023 EDT
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Earned Feb 10, 2022 EST
Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro Earned Jan 27, 2022 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Jan 17, 2022 EST
Engenharia de atributos Earned Jan 17, 2022 EST
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned Aug 5, 2021 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned May 28, 2021 EDT

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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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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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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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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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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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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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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One of the best ways to review something is to work with the concepts and technologies that you have learned. So, this course is set up as a workshop and in this workshop, you will do End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform. It involves building an end-to-end model from data exploration all the way to deploying an ML model and getting predictions from it. This is the first course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Production Machine Learning Systems course.

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Este curso aborda o fluxo de trabalho de machine learning no dia a dia de forma prática: um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. A equipe precisa conhecer as ferramentas adequadas para o gerenciamento e a governança de dados, além de saber qual a melhor abordagem para o processamento de dados: desde fornecer uma visão geral do Dataflow e do Dataprep até usar o BigQuery para tarefas pré-processadas. A equipe tem três opções para criar modelos de machine learning em dois casos de uso específicos. Neste curso, você vai entender por que uma equipe escolhe o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar seus objetivos. O curso aborda o treinamento personalizado de forma detalhada. Descrevemos os requisitos para treinamento personalizado, desde a estrutura e o armazenamento do código de treinamento, além do carregamento de grandes conjuntos de dados, até a exportação de um modelo de treinamento. Você vai desenvol…

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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 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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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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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.

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