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Shubhang S. Galagali

Participante desde 2024

Liga Diamante

18500 pontos
Gemini for Data Scientists and Analysts - Português Brasileiro Earned Jun 3, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Jun 2, 2024 EDT
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Português Brasileiro Earned May 31, 2024 EDT
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Português Brasileiro Earned May 31, 2024 EDT
Vector Search and Embeddings - Português Brasileiro Earned May 30, 2024 EDT
Gemini for Security Engineers - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Introduction to Vertex AI Studio - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Create Image Captioning Models - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro Earned May 28, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Português Brasileiro Earned May 28, 2024 EDT
Develop GenAI Apps with Gemini and Streamlit Earned May 27, 2024 EDT
Nível 3: Registros GenAIus Earned May 26, 2024 EDT
Prompt Design in Vertex AI Earned May 19, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Português Brasileiro Earned May 18, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Português Brasileiro Earned May 17, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro Earned May 15, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro Earned May 14, 2024 EDT

Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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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.

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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, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

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Este curso apresenta o Vertex AI Vector Search e descreve como ele pode ser usado para criar um aplicativo de pesquisa com APIs de modelo de linguagem grande (LLM) para embeddings. O curso é composto de aulas teóricas sobre pesquisa vetorial e embeddings de texto, demonstrações práticas de como criar essas pesquisas na Vertex AI e um laboratório.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a proteger seu ambiente e recursos de nuvem. Você vai aprender a implantar exemplos de cargas de trabalho em um ambiente no Google Cloud, identificar e corrigir configurações incorretas de segurança com o Gemini. No laboratório prático, você vai aprender como o Gemini aprimora sua postura de segurança na nuvem. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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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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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta que gera protótipos e personaliza modelos de IA generativa. Com lições imersivas, demonstrações interessantes e um laboratório, você vai conhecer o fluxo de trabalho da IA generativa, além de aprender a usar o Vertex AI Studio para aplicativos do Gemini multimodal, design de comando e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial desses modelos 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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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Develop GenAI Apps with Gemini and Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud e comprovar sua capacidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Hoje, os desenvolvedores precisam de todas as ferramentas para brilhar. O Artifact Registry é o seu balcão único para armazenar e gerenciar seu código. Aprenda como começar a construir o código dos seus sonhos e ganhar uma credencial do Google Cloud ao longo do caminho! - Não é necessária experiência anterior!

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Conclua o curso introdutório Prompt Design in Vertex AI para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Vertex AI Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing Os selos de habilidade são digitais, exclusivos e emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e comprovar sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso e o laboratório com desafio para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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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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