Visão Geral

Este curso apresenta uma visão técnica e abrangente do ecossistema completo de Inteligência Artificial do Google, explorando as principais camadas que compõem o Google Full Stack AI Ecosystem. Os participantes aprenderão como as tecnologias de IA do Google se integram para possibilitar o desenvolvimento, treinamento, implantação e operação de aplicações inteligentes. O curso aborda conceitos fundamentais de IA generativa, modelos de linguagem, desenvolvimento de aplicações inteligentes, agentes autônomos e infraestrutura de IA na nuvem utilizando Vertex AI, TensorFlow e os modelos Gemini. Ao final, os participantes compreenderão como estruturar soluções de IA modernas utilizando ferramentas e serviços disponíveis na plataforma Google Cloud Platform.

Objetivo

Após realizar este curso (Google Full Stack AI Ecosystem Fundamentals), você será capaz de:

• Compreender a arquitetura do ecossistema completo de IA do Google
• Identificar as camadas que compõem uma stack moderna de Inteligência Artificial
• Entender o funcionamento de modelos fundacionais e IA generativa
• Explorar o uso de modelos Gemini em aplicações corporativas
• Utilizar serviços de IA disponíveis no Google Cloud
• Compreender o papel do Vertex AI no ciclo de vida de modelos de machine learning
• Reconhecer os componentes necessários para criação de aplicações baseadas em IA
• Entender os conceitos de agentes de IA e automação inteligente
• Planejar arquiteturas iniciais para aplicações AI-driven

Publico Alvo

• Profissionais de TI interessados em Inteligência Artificial
• Arquitetos de soluções em cloud
• Engenheiros de software
• Engenheiros de dados
• Cientistas de dados
• Especialistas em DevOps e MLOps
• Profissionais de inovação e transformação digital

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de computação em nuvem
• Noções de programação (Python ou similar)
• Familiaridade com conceitos básicos de APIs e aplicações web
• Conhecimento básico de arquitetura de sistemas distribuídos

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Artificial Intelligence and Generative AI

1. Fundamentals of Artificial Intelligence
2. Evolution of Machine Learning and Deep Learning
3. Introduction to Generative AI
4. Foundation Models and Large Language Models
5. AI Market and Industry Applications

Module 2: Overview of Google Full Stack AI Ecosystem

1. Understanding the Google AI Stack
2. Layers of the Google AI Ecosystem
3. AI Infrastructure and Cloud Services
4. AI Platforms and Development Tools
5. AI Application Layer

Module 3: Google Cloud AI Infrastructure

1. Overview of Google Cloud AI Services
2. AI Compute Resources and Architecture
3. GPU and TPU Concepts for AI Workloads
4. Storage and Data Pipelines for AI
5. Security and Governance in AI Infrastructure

Module 4: Vertex AI Platform Fundamentals

1. Introduction to Vertex AI
2. AI Model Development Lifecycle
3. Training and Deploying Models
4. Model Management and Monitoring
5. MLOps Concepts within Vertex AI

Module 5: Gemini Models and Generative AI Capabilities

1. Introduction to Gemini Models
2. Multimodal AI Concepts
3. Prompt Engineering Fundamentals
4. Integrating Gemini with Applications
5. Responsible AI and Ethical Considerations

Module 6: AI APIs and Intelligent Services

1. Natural Language Processing APIs
2. Vision and Image Recognition APIs
3. Speech and Voice AI APIs
4. Document AI and Data Extraction
5. Integrating AI APIs in Applications

Module 7: AI Application Development

1. Building AI-Powered Applications
2. AI Integration Patterns
3. AI-Driven Automation
4. AI Agents and Intelligent Workflows
5. Use Cases for Enterprise AI

Module 8: AI Architecture and Future Trends

1. Designing End-to-End AI Architectures
2. AI Platform Engineering Concepts
3. Scaling AI Solutions in the Cloud
4. Emerging AI Technologies
5. Future of AI Ecosystems and Platforms