A plataforma Google Cloud Expertise Increase lançou cursos gratuitos destinados a todos que desejam adquirir conhecimentos em Inteligência Synthetic Generativa.
Esta oferta educacional consiste em módulos introdutórios, com a possibilidade de obter certificação oficial do Google.
Este caminho de aprendizado oferece uma visão geral dos conceitos de IA generativa, desde os fundamentos dos modelos de linguagem de grande escala até os princípios de IA responsiva.
Iniciante: Introdução ao Caminho de Aprendizado em IA Generativa
O Google lançou cursos gratuitos para todos os interessados em adquirir ou aprofundar conhecimentos em Inteligência Synthetic Generativa. Este aprendizado inclui desde os conceitos introdutórios e fundamentais.
Módulos Introdutórios
A oferta educacional é composta por módulos introdutórios, que são ideais tanto para iniciantes quanto para aqueles que já possuem algum conhecimento no assunto e desejam se aprofundar.
Atividades do Curso
O curso é composto por 5 atividades, sendo 4 em português e 1 em inglês, proporcionando uma experiência de aprendizado abrangente e acessível. Confira a ementa:
Introdução a IA Generativa
Este curso introdutório de microaprendizagem explica a IA generativa: o que é, como é utilizada e por que é diferente dos métodos tradicionais de machine studying. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver aplicativos de IA generativa.
Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala
Este curso introdutório de microlearning explica o que são os modelos de linguagem de grande escala (LLMs), seus casos de uso e como ajustar prompts para melhorar o desempenho dos LLMs. Além disso, aborda as ferramentas do Google que auxiliam no desenvolvimento de aplicativos de IA generativa.
Introdução a IA Responsiva
Este curso introdutório de microaprendizagem visa explicar a IA responsável: o que é, sua importância e como é aplicada nos produtos do Google. Ele também ensina os 7 princípios de IA do Google.
Design de Prompts no Vertex AI
Full o badge de habilidade introdutória em Design de Prompts no Vertex AI para demonstrar suas habilidades em: engenharia de prompts, análise de imagens e técnicas generativas multimodais dentro do Vertex AI.
Descubra como criar prompts eficazes, guiar a saída de IA generativa e aplicar modelos Gemini a cenários reais de advertising and marketing.
Um talent badge é um distintivo digital exclusivo emitido pelo Google Cloud em reconhecimento à sua proficiência com produtos e serviços do Google Cloud e testa sua capacidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente interativo e prático.
Full este curso de talent badge e o laboratório de desafio de avaliação remaining para receber um talent badge que você pode compartilhar com sua rede.
IA Responsável: Aplicando Princípios de IA com o Google Cloud
Você aprenderá como o Google Cloud aplica esses princípios atualmente, além de trabalhar práticas recomendadas e lições aprendidas, para criar uma base sólida e desenvolver sua própria abordagem de IA responsável.
Certificação Oficial do Google
Há a possibilidade de obter certificação do Google, validando seu aprendizado e habilidades em IA Generativa.
Visão Geral do Caminho de Aprendizado
Este caminho de aprendizado oferece uma visão geral dos conceitos de IA Generativa, desde os fundamentos dos modelos de linguagem de grande escala até os princípios de IA responsável.
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Tipos de Inteligência Synthetic
A inteligência synthetic (IA) é uma área da tecnologia que inclui uma variedade de formas e aplicações, desde sistemas simples que realizam tarefas específicas até conceitos avançados de máquinas que superam a inteligência humana. Conheça alguns tipos a seguir.
Inteligência Synthetic Fraca (IA Fraca)
A Inteligência Synthetic Fraca, também conhecida como IA Slender ou IA limitada, é projetada para realizar tarefas específicas. Esta forma de IA não possui consciência ou entendimento além da programação destinada a realizar uma única função ou um conjunto restrito de funções. Exemplos:
- Assistentes Virtuais: Assistentes como Siri, Alexa e Google Assistant são exemplos de IA Fraca, pois são programados para responder a comandos específicos e realizar tarefas definidas.
- Sistemas de Recomendação: Algoritmos que recomendam filmes na Netflix ou produtos na Amazon baseados em preferências e comportamentos do usuário.
Inteligência Synthetic Geral (IA Forte)
A Inteligência Synthetic Geral, ou IA Forte, refere-se a sistemas que possuem a capacidade de entender, aprender e aplicar conhecimento de maneira ampla, semelhante aos seres humanos. Esses sistemas podem realizar qualquer tarefa intelectual que um humano é capaz de fazer.
Atualmente, a IA Forte ainda é uma meta teórica e não existe de forma prática. Pesquisas e desenvolvimentos estão em andamento para alcançar este nível de IA.
Inteligência Synthetic Superinteligente
A Inteligência Synthetic Superinteligente refere-se a sistemas que superam a inteligência humana em todos os aspectos, incluindo criatividade, resolução de problemas e habilidades sociais. Este nível de IA seria capaz de realizar avanços e tomar decisões além da compreensão humana.
Assim como a IA Forte, a Inteligência Synthetic Superinteligente é teórica e ainda não foi alcançada. Pesquisadores e futuristas continuam a explorar as possibilidades e implicações desta tecnologia.
Inteligência Synthetic Reativa
IA Reativa é o tipo mais básico de IA, projetada para responder a entradas específicas com saídas predefinidas. Não possui memória ou capacidade de aprender com experiências passadas. Exemplo:
Deep Blue: O famoso computador de xadrez da IBM que derrotou o campeão mundial Garry Kasparov em 1997 é um exemplo de IA Reativa. Ele respondia a movimentos específicos no tabuleiro sem aprender ou adaptar estratégias.
Inteligência Synthetic com Memória Limitada
IA com Memória Limitada pode usar dados históricos para tomar decisões futuras. Esses sistemas podem melhorar seu desempenho ao longo do tempo com base na experiência acumulada. Exemplos:
Veículos Autônomos: Carros autônomos utilizam IA com Memória Limitada para analisar dados históricos de tráfego, condições de estrada e comportamento de motoristas para tomar decisões de direção em tempo actual.
Google Cloud
Google Cloud é uma suíte de serviços de computação em nuvem oferecida pelo Google, que fornece uma gama abrangente de ferramentas e recursos para empresas e desenvolvedores.
Essas soluções incluem desde infraestrutura como serviço (IaaS) até plataformas como serviço (PaaS) e software program como serviço (SaaS).
Principais Serviços do Google Cloud
Compute Engine
O Compute Engine oferece máquinas virtuais que rodam em centros de dados do Google, permitindo a execução de aplicações em uma infraestrutura escalável e segura. As VMs são altamente configuráveis e podem ser ajustadas conforme as necessidades do negócio.
App Engine
App Engine é uma plataforma como serviço que permite aos desenvolvedores construir e hospedar aplicativos em uma infraestrutura totalmente gerenciada. Ele suporta várias linguagens de programação e facilita o escalonamento automático de aplicativos.
Kubernetes Engine
O Kubernetes Engine é um serviço gerenciado de orquestração de contêineres, que simplifica a implantação, gerenciamento e escalonamento de aplicativos em contêineres usando Kubernetes, uma tecnologia de código aberto originalmente desenvolvida pelo Google.
Cloud Storage
Cloud Storage oferece uma solução de armazenamento de objetos durável e altamente disponível. É supreme para armazenar e acessar grandes volumes de dados não estruturados, como imagens, vídeos e backups.
BigQuery
BigQuery é um serviço de análise de dados rápido e escalável, que permite a execução de consultas SQL em grandes conjuntos de dados. Ele é otimizado para análise em tempo actual e pode processar petabytes de dados em segundos.
Segurança e Confiabilidade
Google Cloud é conhecido por sua forte ênfase na segurança e confiabilidade. Ele oferece várias camadas de segurança, incluindo criptografia de dados em repouso e em trânsito, gerenciamento de identidades e acesso, e proteção contra ataques DDoS.
A infraestrutura do Google Cloud é projetada para ser altamente disponível, com redundância incorporada para minimizar o tempo de inatividade.
Benefícios do Google Cloud
Escalabilidade
Google Cloud permite que empresas escalem seus recursos de acordo com a demanda, seja aumentando a capacidade durante picos de uso ou reduzindo-a durante períodos de menor atividade. Isso ajuda a otimizar custos e a garantir desempenho consistente.
Inovação
Tendo acesso a tecnologias avançadas como inteligência synthetic, machine studying e análise de massive information, as empresas podem inovar mais rapidamente e obter insights valiosos que impulsionam seus negócios.
Flexibilidade
Google Cloud oferece uma variedade de serviços e opções de personalização que permitem que as empresas escolham as soluções que melhor se adequam às suas necessidades específicas, seja em termos de armazenamento, computação ou desenvolvimento de aplicativos.
Integração
Google Cloud integra-se facilmente com outras ferramentas e serviços do Google, como Google Workspace, bem como com soluções de terceiros. Isso facilita a criação de um ecossistema de TI coeso e eficiente.
Hyperlink de inscrição ⬇️
As inscrições para os cursos de inteligência synthetic devem ser realizadas na plataforma Google Cloud Expertise Increase.
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