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Google Cloud Training

Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) no Google Cloud que criam projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados à IA, o que inclui os fundamentos dessa tecnologia, o desenvolvimento e as soluções dela. O objetivo é ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML a aprimorar habilidades e o conhecimento com experiências de aprendizado envolventes e exercícios práticos.

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What's inside

Syllabus

Introdução
Neste módulo, falamos sobre o objetivo do curso de ajudar os participantes a navegar pelas ferramentas de desenvolvimento de IA no Google Cloud. Ele também contém uma visão geral da estrutura do curso, que é baseada em um framework de IA de três camadas: fundamentos, desenvolvimento e soluções.
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Fundamentos da IA
Este módulo começa com um caso de uso que demonstra os recursos da IA. Em seguida, o foco passa a ser nos fundamentos, incluindo a infraestrutura em nuvem, como armazenamento e computação. Também explicamos os principais produtos de dados e desenvolvimento de IA no Google Cloud. No fim, o módulo mostrará como usar o BigQuery ML para criar um modelo de machine learning que ajuda a fazer a transição dos dados para a IA.
Opções de desenvolvimento de IA
Este módulo aborda várias opções para criar um projeto de ML no Google Cloud, desde soluções prontas para uso, como APIs pré-treinadas, até opções com pouco ou nenhum código, como o AutoML, além de recursos baseados em código, como o treinamento personalizado. O módulo compara os prós e contras de cada opção para ajudar você a escolher as ferramentas de desenvolvimento ideais para seu caso.
Fluxo de trabalho do desenvolvimento de IA
Este módulo explica o fluxo de trabalho de ML desde a preparação dos dados até o desenvolvimento do modelo e a disponibilização dele na Vertex AI. Também mostramos como usar a Vertex AI Pipelines para converter o fluxo de trabalho em um pipeline automatizado.
IA generativa
Este módulo introduz essa tecnologia, que é o avanço mais recente em IA, e também aborda as ferramentas essenciais para desenvolver projetos de IA generativa. Primeiro, vamos examinar o fluxo de trabalho de IA generativa no Google Cloud. Em seguida, investigamos como usar o Gen AI Studio e o Model Garden para acessar o Gemini multimodal, criar comandos e ajustar modelos. Por último, você vai aprender sobre os recursos integrados de IA generativa nas soluções.
Resumo
Este módulo fornece um resumo de todo o curso e cobre os conceitos, ferramentas, tecnologias e produtos mais importantes.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Introduces foundational tools and platforms at Google Cloud
Provides a baseline understanding of broader applications of AI and ML
Covers the complete lifecycle of a data science project, from preparation, modeling, to deployment
Offers hands-on exercises to reinforce the concepts taught
Taught by Google Cloud certified instructors
May require familiarity with basic data science and programming concepts

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português with these activities:
Review key AI concepts
Refresh your understanding of foundational concepts in artificial intelligence, machine learning, and data science to prepare for the course.
Browse courses on AI Fundamentals
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  • Review introductory materials on AI and ML
  • Take practice quizzes or solve coding challenges to test your understanding
Explore Google Cloud AI Platform resources
Familiarize yourself with the tools and services available on Google Cloud AI Platform, the platform used in the course.
Browse courses on Google Cloud Platform
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  • Follow tutorials on setting up and using Google Cloud AI Platform
  • Explore documentation and case studies to learn best practices
Solve coding challenges on Kaggle
Practice applying machine learning algorithms and techniques by solving coding challenges on Kaggle, a popular platform for data science competitions.
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  • Choose a relevant Kaggle competition or dataset
  • Develop and train machine learning models using Python
  • Submit your solutions and compare them with others
Four other activities
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Show all seven activities
Follow AI-focused MOOCs or online courses
Supplement your learning by enrolling in additional MOOCs or online courses focused on artificial intelligence, machine learning, or data science.
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  • Identify relevant MOOCs or online courses offered by platforms like Coursera or edX
  • Complete the courses at your own pace, following the provided lectures and completing assignments
Mentor junior AI enthusiasts or students
Reinforce your understanding by mentoring junior AI enthusiasts or students. This will help you solidify your knowledge and develop effective communication skills.
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  • Identify opportunities to mentor others, such as through online forums or local meetups
  • Provide guidance and support to junior AI enthusiasts
Build a small AI project using Google Cloud AI services
Apply your learning by building a small AI project using the services and tools offered by Google Cloud AI Platform. This will reinforce your understanding and provide hands-on experience.
Show steps
  • Define the scope and goals of your project
  • Choose appropriate Google Cloud AI services for your project
  • Develop and train your AI model
  • Deploy and evaluate your project
Participate in AI hackathons or challenges
Challenge yourself and test your skills by participating in AI hackathons or competitions. This will provide a practical and collaborative environment to apply your learning.
Browse courses on Kaggle Competitions
Show steps
  • Identify relevant AI hackathons or challenges
  • Form a team or participate individually
  • Develop innovative AI solutions to address the challenge

Career center

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Reading list

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