Aplique suas habilidades no console do Google Cloud
DAMODAR SELVAM
Participante desde 2019
Liga Ouro
8470 pontos
Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro
Earned May 8, 2024 EDT
Create Image Captioning Models - Português Brasileiro
Earned May 1, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Português Brasileiro
Earned Apr 28, 2024 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro
Earned Apr 18, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro
Earned Apr 17, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro
Earned Apr 10, 2024 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Dec 6, 2020 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 4, 2020 EST
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 4, 2020 EST
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 2, 2020 EST
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage
Earned Dec 1, 2020 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Nov 23, 2020 EST
Google Cloud Essentials
Earned Nov 23, 2020 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Nov 20, 2020 EST
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Nov 12, 2020 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales
Earned Nov 9, 2020 EST
Essential Cloud Infrastructure: Foundation - Português Brasileiro
Earned Nov 9, 2020 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - Português Brasileiro
Earned Nov 9, 2020 EST
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Português Brasileiro
Earned Nov 6, 2020 EST
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned Nov 5, 2020 EST
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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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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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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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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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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
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O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas para gerar métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um desses três paradigmas: extração e carregamento (EL), extração, carregamento e transformação (ELT) ou extração, transformação e carregamento (ETL). Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".
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Nesta Quest de nível introdutório, você terá acesso a treinamentos práticos com os principais serviços e ferramentas do Google Cloud Platform. A Quest "GCP Essentials" é a primeira recomendação para quem está aprendendo a usar o Google Cloud. Com ela, quem tem pouco ou nenhum conhecimento sobre nuvem ganha experiência prática para aplicar no primeiro projeto do GCP. Esta Quest proporciona um contato inicial com os recursos fundamentais da plataforma, como o registro de comandos do Cloud Shell, a implementação da sua primeira máquina virtual, a execução de aplicativos no Kubernetes Engine e o balanceamento de carga. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais de cada laboratório.
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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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Esta Quest de nível básico é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Associate Cloud Engineer do Google Cloud . Abrangendo desde IAM e serviços de rede até a implantação do Kubernetes Engine, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre o GCP. Os laboratórios ajudarão a desenvolver suas habilidades, mas recomendamos que você também consulte o guia do exame e outros materiais preparatórios disponíveis.
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This course version is for non-English only. If you wish to take this course in English, please enroll here: Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation. If you wish to take it in another language, change your language in settings to see availability.
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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 chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
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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 prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Architecting with Google Compute Engine" ou "Architecting with 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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Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro
Earned May 8, 2024 EDT
Create Image Captioning Models - Português Brasileiro
Earned May 1, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Português Brasileiro
Earned Apr 28, 2024 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro
Earned Apr 18, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro
Earned Apr 17, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro
Earned Apr 10, 2024 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Dec 6, 2020 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 4, 2020 EST
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 4, 2020 EST
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage
Earned Dec 1, 2020 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Nov 23, 2020 EST
Google Cloud Essentials
Earned Nov 23, 2020 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Nov 20, 2020 EST
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Nov 12, 2020 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales
Earned Nov 9, 2020 EST
Essential Cloud Infrastructure: Foundation - Português Brasileiro
Earned Nov 9, 2020 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - Português Brasileiro
Earned Nov 9, 2020 EST
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - Português Brasileiro
Earned Nov 6, 2020 EST
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned Nov 5, 2020 EST