Este curso apresenta as ofertas de IA (Inteligência Artificial) e aprendizado de máquina (ML) no Google Cloud, que permitem construir projetos de IA tanto preditivos quanto generativos. Ele explora as tecnologias, produtos e ferramentas disponíveis ao longo do ciclo de vida de dados para IA, abrangendo fundamentos de IA, desenvolvimento e soluções. O objetivo é ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML a aprimorar suas habilidades e conhecimentos por meio de experiências de aprendizado envolventes e exercícios práticos.
Objetivos
Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades:
- Reconhecer as tecnologias e ferramentas de dados para IA fornecidas pelo Google Cloud.
- Construir projetos de IA generativa utilizando o multimodal Gemini, prompts eficientes e model tuning.
- Explorar diversas opções para desenvolver um projeto de IA no Google Cloud.
- Criar um modelo de ML do início ao fim utilizando o Vertex AI.
Público-alvo
Público-alvo
Esta aula destina-se ao seguinte público:
Profissionais desenvolvedores de IA, cientistas de dados e engenheiros de ML que desejam construir projetos de IA preditivos e generativos no Google Cloud.
Pré-requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de machine learning;
Experiência prévia com linguagens de programação como SQL e Python.
Duração
1 dia
Investimento
Resumo do curso
- Define the course goal.
- Recognize the course objectives.
- Recognize the AI/ML framework on Google Cloud.
- Identify the major components of Google Cloud infrastructure.
- Define the data and ML products on Google Cloud and how they support the data-to-AI lifecycle.
- Build an ML model with BigQueryML to bring data to AI.
- Define different options to build an ML model on Google Cloud.
- Recognize the primary features and applicable situations of pre-trained APIs, AutoML, and custom training.
- Use the Natural Language API to analyze text.
- Define the workflow of building an ML model.
- Describe MLOps and workflow automation on Google Cloud.
- Build an ML model from end to end by using AutoML on Vertex AI.
- Define generative AI and foundation models.
- Use Gemini multimodal with Vertex AI Studio.
- Design efficient prompt and tune models with different methods.
- Recognize the AI solutions and the embedded Gen AI features.
- Recognize the primary concepts, tools, technologies, and products learned in the course.