Machine Learning na nuvem com Vertex AI e AutoML — WalkSelf
4.0 (3) ⏱ 2 h 48 min 📚 28 aulas 🎧 Versão em áudio

Machine Learning na nuvem com Vertex AI e AutoML

Crie e implante modelos personalizados de machine learning para texto, imagens e dados tabulares usando o Vertex AI e o AutoML sem escrever código complexo.

  • 💬 Instrutor de IA
    Pergunte sobre qualquer aula e receba uma resposta clara na hora, quando quiser.
  • 🕐 Comece quando quiser
    Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
  • 🌐 Em português
    Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.

Sobre este curso

As plataformas de nuvem modernas permitem que você treine modelos poderosos e prontos para produção usando seus próprios dados com um código mínimo. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de preparação de dados, treinamento de modelos e implantação de previsões usando o Vertex AI e o AutoML.Você passará da compreensão dos principais conceitos de machine learning para o gerenciamento de fluxos de trabalho do mundo real para conjuntos de dados de texto, imagens, vídeo e tabular. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina baseado em nuvem e o ecossistema de IA Vertex. - Treine modelos personalizados do AutoML para classificar texto, extrair entidades e executar análises de sentimento. - Construa modelos de visão computacional para classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento de ação de vídeo. - Analise dados tabulares estruturados para executar regressão, classificação e previsão de séries temporais. - Explore modelos de fundação no Vertex AI para engenharia básica e fluxos de trabalho de IA gerativos modernos. - Implantar modelos treinados para endpoints de nuvem para atender previsões em tempo real. O curso começa com a terminologia essencial e a configuração da nuvem antes de mergulhar em guias escritos estruturados e passo a passo para cada tipo de dados principal.Você lerá explicações detalhadas de preparação de dados, parâmetros de treinamento de modelos e estratégias de implantação, apoiadas por cenários práticos e revisões conceituais. Este curso foi projetado para iniciantes, aspirantes a analistas de dados e desenvolvedores de software que desejam integrar o aprendizado de máquina em seus aplicativos sem experiência prévia em ciência de dados. Comece sua jornada para o machine learning na nuvem e libere o poder da IA automatizada hoje mesmo.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
    Adicione ao seu perfil do LinkedIn
  • 💬 Tutor AI pessoal
    Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
  • 🎧 Versão em áudio incluída
    Estude em qualquer lugar, sem tela
  • ♾️ Acesso vitalício
    Volte quando quiser, sem expirar
  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    2 h 48 min de conteúdo prático

Avaliações (3)

هدى كمال EG Aluno verificado
★ 3 · 26 julho 2026

Esta foi uma boa introdução. A estrutura é lógica e abrange o básico de forma eficaz.Pode ser muito introdutório para alunos avançados.

Fatima Khan KE
★ 4 · 10 julho 2026

É um bom curso se você já tiver algum conhecimento prévio. Para iniciantes, alguns conceitos podem ser um pouco desafiadores, mas a estrutura é lógica.

Anne Hansen DK Aluno verificado
★ 5 · 6 junho 2026

Este curso excedeu minhas expectativas. As aplicações do mundo real discutidas são incrivelmente úteis.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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