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Mrityunjay Pandey

Participante desde 2025

Liga Diamante

14519 pontos
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned May 20, 2026 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais Earned May 17, 2026 EDT
Gerenciamento de Segurança no Google Cloud Earned May 16, 2026 EDT
Infraestrutura de IA: introdução ao Hipercomputador de IA Earned May 13, 2026 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned May 1, 2026 EDT
Desenvolvimento de aplicativos com Cloud Run no Google Cloud: princípios básicos Earned Apr 27, 2026 EDT
Preparação para sua jornada de certificação Professional Cloud Architect Earned Mar 25, 2026 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned Nov 9, 2025 EST
Gemini para SDLC completo Earned Nov 5, 2025 EST
Gemini para arquitetos de nuvem Earned Nov 4, 2025 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned Nov 2, 2025 EST
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Oct 29, 2025 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Oct 29, 2025 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Oct 29, 2025 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Oct 29, 2025 EDT
Mecanismo de atenção Earned Oct 28, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Oct 28, 2025 EDT
Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls Earned Oct 27, 2025 EDT
Proteção de rede com o Cloud Armor Earned Oct 27, 2025 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Oct 6, 2025 EDT
Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos Earned Sep 30, 2025 EDT
Rede no Google Cloud: arquitetura de rede Earned Sep 30, 2025 EDT
Rede no Google Cloud: nuvem híbrida e multicloud Earned Sep 25, 2025 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Sep 23, 2025 EDT
Introdução à IA responsável Earned Sep 8, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Sep 8, 2025 EDT
Introdução à IA generativa Earned Sep 8, 2025 EDT
Preparação para sua jornada de certificação Professional Cloud Network Engineer Earned Aug 30, 2025 EDT

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 intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.

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Este curso de treinamento autoguiado oferece aos participantes um amplo estudo sobre controles e técnicas de segurança no Google Cloud. Com palestras gravadas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo o Cloud Identity, o Resource Manager, o Cloud IAM, os firewalls de nuvem privada virtual, o Cloud Load Balancing, peering do Cloud, o Cloud Interconnect e o VPC Service Controls. Este é o primeiro curso da série Segurança no Google Cloud. Quando completar este curso, inscreva-se no Práticas recomendadas de segurança no Google Cloud.

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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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"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 apresenta a plataforma sem servidor Cloud Run para aplicativos em execução. Neste curso, você vai aprender sobre os conceitos básicos do Cloud Run, o modelo de recursos dele e o ciclo de vida dos contêineres. Você vai saber mais sobre identidades de serviços, como controlar o acesso aos serviços e como desenvolver e testar seu aplicativo localmente antes de implantá-lo no Cloud Run. O curso também ensina como fazer a integração com outros serviços no Google Cloud para que você crie aplicativos completos.

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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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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês) A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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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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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.

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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.

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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.

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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).

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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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Earn a DRI badge by completing the Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls quest, where you demonstrate your capabilities implementing VPC networking custom networking mode, Private Google Access, Cloud DNS response policies, VPC routing and Service Controls. When you complete this activity, you can earn the badge displayed above! View all the badges you have earned by visiting your profile page.

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Aprenda a proteger suas implantações no Google Cloud, incluindo: como usar o gerenciamento de bots do Cloud Armor para reduzir o risco de bots e controlar o acesso de clientes automatizados; usar listas de negação do Cloud Armor para restringir ou permitir acesso ao seu balanceador de carga HTTP(S) na borda do Google Cloud; aplicar políticas de segurança do Cloud Armor para restringir o acesso a objetos de cache no Cloud CDN e no Google Cloud Storage; e mitigar vulnerabilidades comuns usando regras do WAF do Cloud Armor.

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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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos, onde você aprende a usar o Pub/Sub com o console do Cloud. Além disso, você descobre como os jobs do Cloud Scheduler podem economizar seu esforço, e quando o Pub/Sub Lite pode economizar seu dinheiro na ingestão de eventos de alto volume.

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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 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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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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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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Este curso ajuda você a se preparar para o exame Professional 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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