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IA e machine learning

Com a IA e o aprendizado de máquina do Google, você pode criar, implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina com responsabilidade para computadores, microcomputadores, dispositivos móveis, Web e nuvem.

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IA e aprendizado de máquina para desenvolvedores

Veja o que o Google está fazendo em IA e aprendizado de máquina, das APIs para desenvolvedores à pesquisa moderna.

Novidades da RA

Conheça as novidades das nossas ferramentas de RA para desenvolvedores, como a nova API Geospatial do ARCore.

Aprendizado de máquina na caixa de ferramentas para desenvolvedores

Desenvolvedores de dispositivos móveis, Web e back-end: é fácil adicionar aprendizado de máquina ao app.

Aprendizado de máquina para desenvolvedores que têm pressa

Quer adicionar ML ao seu aplicativo num instante? Conheça e veja como usar as ferramentas de ML mais rápidas e fáceis...

Criação de dispositivos IoT inteligentes com TensorFlow Lite e Raspberry Pi

IA e ML em um Raspberry PI. Use a detecção de objetos e a classificação de sons com modelos padrão e personalizados.

Criação para todos: a importância dos dados representativos

Veja ferramentas de crowdsourcing, como Task Mate (Beta), para ter qualidade de dados e evitar viés de representação.

Dicas e sugestões para treinamentos de grandes modelos distribuídos

Entenda padrões e práticas para treinamento distribuído e dados para modelos em grande escala.

Do Colab ao Cloud em cinco etapas

Saiba como se tornar um desenvolvedor de aprendizado de máquina do Google Cloud em cinco etapas.

Fraudfinder: solução ampla para problemas de ciência de dados reais

Tenha uma visão geral prática de recursos do Vertex AI criando um app de sistema de detecção de fraudes.

Implantar um modelo de ML personalizado para dispositivos móveis

Saiba como criar, otimizar e implantar um modelo personalizado do TensorFlow Lite em apps Android e iOS.

Mais à borda com o Coral Dev Board Micro

Conheça as últimas atualizações do Google Coral para desenvolvimento de soluções de IA/ML na borda.

Novidades de acessibilidade do Android

Conheça os novos recursos de acessibilidade do Android: braille, resumo de fotos e audição em ambientes barulhentos.

Novidades do aprendizado de máquina do Android

Atualizações sobre as APIs mais recentes e os programas de acesso antecipado para aprendizado de máquina no Android.

Os bastidores do ARCore

Saiba mais sobre o ARCore, incluindo as APIs de rastreamento e inserção e os modelos de ML, para melhorar suas experiências.

Processamento de dados facilitado com o Keras

Veja as novidades do Keras, a biblioteca de ML legível.

Revisão de IA responsável: o ponto de vista de um desenvolvedor

Lições, recursos e ferramentas da equipe de revisão de ética do Google, que dá suporte a desenvolvedores de apps de IA.

TensorFlow.js: do protótipo à produção, as novidades em 2022

Faça um tour pelas novidades para desenvolvedores da Web com o TensorFlow.js, de novos modelos a ferramentas aprimoradas.

Uma introdução ao MLOps com TFX

Veja por que o MLOps é importante para qualquer produto e como o TFX ajuda a torná-lo real

IA responsável em conjuntos de dados de sensoriamento remoto

Veja como usar o conjunto de dados Dynamic World e práticas responsáveis de inovação para o bem geral da sociedade.

Mais velocidade ao treinar e testar modelos com o Vertex AI

Tenha experiência ao executar ajuste de hiperparâmetros em grande escala e jobs de treinamento distribuído no Vertex AI.

Personalização fácil de modelos de aprendizado de máquina

Personalize modelos de quem tem uma perspectiva privilegiada com dados próprios para o seu cenário.

Teste de imparcialidade de produtos para desenvolvedores

Veja métodos de teste de imparcialidade de produtos e ferramentas de IA responsável do ponto de vista técnico e social.

Web ML: aprendizado por transferência no JavaScript com TensorFlow.js

Crie uma versão da “Máquina que Aprende” para usar aprendizado por transferência no navegador e reconhecer objetos.
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API Raw Depth do ARCore

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