Desenvolver um sistema funcional de assistente de ensino com tecnologia de IA chamado "Aidemy" no Google Cloud Platform, mostrando o poder dos sistemas multiagentes. Ganhe experiência prática em projetar, criar e implantar um sistema complexo de vários agentes no Google Cloud, dominar os principais conceitos no desenvolvimento de aplicativos LLM e entender os benefícios das arquiteturas orientadas a eventos.

Neste codelab, você vai adicionar compras no app do Flutter que são verificadas e gerenciadas com um serviço de back-end do Dart.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo de pesquisa vetorial baseado em RAG projetado para encontrar brinquedos correspondentes para a pesquisa do cliente (por textos e imagens), criar brinquedos personalizados com base na solicitação do usuário e prever o preço do brinquedo criado usando o AlloyDB, o Gemini, o Imagen, o LangChain4j e a GenAI Toolbox para bancos de dados.

Neste codelab, você vai aprender a criar um resumo de vídeos do YouTube com o Gemini.

Aprenda a usar o Firebase Genkit para criar recursos de IA generativa com as habilidades e ferramentas de desenvolvimento de apps que você já conhece.

Neste laboratório, você vai aprender a usar o BigQuery Machine Learning para inferência com modelos remotos (modelos Gemini) para analisar imagens de pôsteres de filmes e gerar resumos deles.

Neste codelab, você vai aprender a criar e implantar agentes de IA generativa usando a infraestrutura e as ferramentas poderosas do Google Cloud. Vamos abordar os conceitos essenciais e mostrar as etapas iniciais para configurar seu primeiro agente.

Neste codelab, você vai aprender a executar cargas de trabalho de IA/ML com um acelerador usando a solução Trusted Space.

O Cloud Run é uma plataforma totalmente gerenciada que permite executar seu código diretamente na infraestrutura escalonável do Google. Neste codelab, vamos demonstrar como conectar um aplicativo Next.js no Cloud Run a um banco de dados Cloud SQL

Este codelab ensina a usar a regressão logística para entender a relação entre recursos como gênero, idade, tempo de impressão e tipo de navegador e a probabilidade de alguém clicar em um anúncio. Para concluir este codelab, você precisará de dados

Este codelab ensina a usar a regressão logística para entender a relação entre recursos como gênero, idade, tempo de impressão e tipo de navegador e a probabilidade de alguém clicar em um anúncio. Para concluir este codelab, você precisará de dados

Este codelab vai ensinar você a usar a regressão linear para criar um modelo que estima custos por clique. Para concluir este codelab, você vai precisar de: Para concluir este codelab, você precisará de dados suficientes de campanha de alta qualidade

Este codelab vai ensinar você a usar a regressão linear para criar um modelo que estima custos por clique. Para concluir este codelab, você precisará de dados suficientes de campanha de alta qualidade para criar um modelo. Execute a seguinte

Saiba como integrar o Firebase a um app Next.js.

O Firebase App Check ajuda a proteger seus recursos de back-end contra abusos, como fraude de faturamento e phishing, garantindo que as solicitações sejam provenientes de apps e dispositivos legítimos. Ele funciona com os serviços do Firebase e com

Neste codelab, você vai aprender a adicionar o Monitoramento de desempenho do Firebase a um app de exemplo e medir o desempenho durante o lançamento de um recurso.

Você pode usar o Firebase App Check com o App Attest para proteger seus serviços de back-end e verificar se as solicitações para os serviços do Firebase são provenientes do seu aplicativo autêntico. Geralmente, é recomendável integrar os usuários

Neste codelab, você vai usar a API HTTP v1 do FCM para enviar notificações push a um app executado em várias plataformas. Você cria o app usando o Flutter, que é executado perfeitamente no Android/iOS/Web.

Neste codelab, você vai aprender a usar a plataforma Firebase no iOS em Swift.

Neste codelab, você vai aprender a proteger um app da Web contra acesso não autorizado.

Neste codelab, você vai aprender a implementar a classificação de texto usando o Firebase e o TensorFlow Lite.

Neste codelab, você vai criar uma tabela de classificação usando o Cloud Firestore e o Cloud Functions.

Neste codelab, você vai aprender a fazer chamadas de servidor para servidor para enviar eventos ao GA4 usando o Measurement Protocol.

Saiba como instrumentar seu jogo do Unity com a Configuração remota

Neste codelab, você vai aprender a criar um app Android com a plataforma Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a criar um mecanismo de recomendação de conteúdo para seu app usando o TensorFlow e o Firebase.

Neste codelab, você vai criar seu primeiro experimento de Mensagens no app do Firebase usando o Teste A/B do Firebase.

Envie a versão mais recente do app para os testadores rapidamente. Desta forma,

Neste codelab, vamos mostrar um exemplo de como criar grupos de receita para configurar o esquema de valor da conversão da SKAdNetwork.

Aprenda a criar um app Flutter para dispositivos móveis com o Firebase.

Use o Terraform para configurar e gerenciar projetos do Firebase, incluindo a configuração programática de infraestrutura e produtos do Firebase.

Neste codelab, você vai criar uma extensão do Firebase para geohashing. Este codelab introdutório ensina como converter uma função do Cloud em uma extensão do Firebase que pode ser distribuída para milhões de desenvolvedores com facilidade e ajudar a ampliar os projetos do Firebase.

Neste codelab, o usuário vai usar o App Distribution e o plug-in fastlane juntos para distribuir um build do iOS e registrar dispositivos de teste. Em seguida, o usuário vai exportar um arquivo .txt de dispositivos e UDIDs do console de distribuição de apps e automatizar o registro desses dispositivos, um requisito para distribuir builds ad hoc do iOS.

Neste codelab, você vai criar um player de música simples para Android, iOS e Web usando o Flutter. Esse player vai se conectar ao Firebase RTDB, o que permite que os usuários sincronizem a reprodução em todos os dispositivos.

Neste codelab, você vai aprender a usar o teste A/B da Configuração remota no seu jogo do Unity.

Neste codelab, você vai criar um blog de viagens com um mapa colaborativo em tempo real usando a versão mais recente da nossa biblioteca Angular: AngularFire. O app da Web final será um blog de viagens em que você poderá fazer upload de imagens de

Neste codelab, você vai aprender a enviar eventos ao GA4 usando a implementação da Webview em javascript.

Neste codelab, você vai aprender a usar a plataforma do Firebase na Web criando um app de chat.

Neste codelab, você vai aprender a implantar um modelo TFLite para personalizar seu app para cada usuário e otimizar as compras no app.

Crie um app da Web do zero com o Firebase e o editor on-line StackBlitz. Você vai usar HTML e JavaScript básicos para se comunicar com o Firebase. Esta é uma ótima maneira de conhecer o uso do Console do Firebase e a integração do Firebase a um app. Não é necessário ter conhecimento prévio extensivo ou instalar softwares.

Distribua a versão mais recente rapidamente para os testadores com o SDK do App Distribution. Neste codelab, você vai atualizar um app para mostrar alertas no app aos testadores quando novos builds estiverem disponíveis.

Saiba como implementar a autenticação multifator e criar requisitos de autenticação personalizados com funções de bloqueio

Neste codelab, você vai migrar um app da Web do Firebase para o novo SDK modular do Firebase para JavaScript e fazer o tree shake de código que você não usa para que o app carregue rapidamente.

Neste codelab, você vai aprender a implementar eventos com o GA4F e a lançar campanhas de ação com o Google Ads.

Neste codelab, você vai configurar o Monitoramento de desempenho do Firebase em um app da Web e aprender a usá-lo para garantir que o app funcione bem para os usuários finais.

Neste codelab, você vai aprender a adicionar o Firebase Authentication a um app Flutter com apenas algumas linhas de código.

Neste codelab, você vai aprender a transmitir uma mensagem push para um grupo selecionado de instâncias do app usando tópicos do FCM.

Aprenda a enviar mensagens aos usuários com o Firebase Cloud Messaging e o Firebase In-App Messaging.

Neste codelab, você vai criar um app de exemplo e aprender a medir o tempo de carregamento e a renderização da tela com o Monitoramento de desempenho do Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Cloud Functions para Firebase para enviar notificações aos usuários de um app de chat.

Aprenda a usar as Extensões do Firebase com a API Gemini para criar um app da Web com recursos de IA, como recomendações personalizadas.

Neste codelab, você vai aprender a implementar a classificação de texto usando o Firebase e o TensorFlow Lite.

Neste codelab, você vai aprender a criar um mecanismo de recomendação de conteúdo para seu app usando o TensorFlow e o Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a usar recursos avançados do Crashlytics. Isso vai melhorar a visibilidade das falhas e das circunstâncias que podem ter causado elas.

Neste codelab, você vai criar uma instância do Spanner e realizar uma pesquisa de similaridade em embeddings vetoriais usando a pesquisa de vetores integrada do Spanner e a integração com os modelos da Vertex AI.

Neste tutorial, você vai aprender a configurar e validar o Private Service Connect Vertex AI Pipelines.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o AlloyDB Omni em um cluster do GKE, implantar um modelo I no mesmo cluster, registrar o modelo no AlloyDB Omni e fazer com que eles funcionem juntos.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o AlloyDB Omni em uma VM de computação, carregar dados e usar o mecanismo de colunas do AlloyDB para melhorar o desempenho

Neste codelab, você vai aprender a usar a IA do AlloyDB em combinação com a pesquisa vetorial e criar um índice nos dados vetoriais.

Neste codelab, você vai aprender a usar a integração da IA do Cloud SQL com a pesquisa vetorial e criar um índice nos dados do vetor.

As imagens representam mais de 60% dos bytes necessários, em média, para carregar uma página da Web. Com o AVIF, você pode reduzir o tamanho das imagens e fazer o site carregar mais rápido. O AVIF é um formato de imagem derivado do bitstream de vídeo

Neste codelab, você vai aprender a criar um Private Service Connect para o AlloyDB.

Neste codelab, você vai aprender a criar um Private Service Connect para o Cloud SQL.

Neste codelab, você vai criar e implantar uma caixa de ferramentas para seu aplicativo de previsão de preços que usa o AlloyDB e recursos de IA generativa usando o serviço da caixa de ferramentas de IA generativa para bancos de dados.

Os aplicativos de IA generativa exigem observabilidade como qualquer outro. Há técnicas de observabilidade especiais necessárias para a IA generativa? Neste laboratório, você vai criar um aplicativo simples do Gen AI. Implante no Cloud Run. E

Aprenda a criar um app da Web com o Firebase Data Connect e o GraphQL

Este codelab orienta você na criação de um app de recomendação de poses de ioga com base no conhecimento. O app responde às perguntas do usuário sugerindo poses de ioga correspondentes. Você vai aprender a criar uma coleção do Firestore de poses de ioga usando um conjunto de dados do Hugging Face, configurar a pesquisa de vetor do Firestore e integrar tudo a um aplicativo Flask.

Os aplicativos de IA generativa exigem observabilidade como qualquer outro. Há técnicas de observabilidade especiais necessárias para a IA generativa? Neste laboratório, você vai criar um aplicativo simples do Gen AI. Implante no Cloud Run. E

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Neste laboratório, você vai usar os produtos de IA generativa do Google para criar infraestrutura no Google Cloud com a ajuda do Gemini Cloud Assist, consultar dados do BigQuery usando linguagem natural para recursos SQL do Data Canvas, escrever

Neste codelab, você vai criar um app de pesquisa de posições de ioga contextual e orientado por conhecimento, projetado para responder às perguntas dos usuários sobre posições de ioga. Ele também permite tarefas administrativas, como criar e editar poses de ioga.

Neste codelab, você vai criar um app Android com o Kit de ML que usa o aprendizado de máquina no dispositivo para reconhecer, identificar o idioma e traduzir texto entre 59 idiomas. Você também vai aprender a integrar a biblioteca CameraX para realizar essas tarefas usando um feed de câmera em tempo real.

Aprenda a usar a API Activity Recognition Transition para criar recursos contextuais poderosos no seu app

Neste codelab, você aprenderá a converter seu código Java em Kotlin.

Este codelab orienta você na criação de um app de recomendação de poses de ioga com base no conhecimento. O app responde às perguntas do usuário sugerindo poses de ioga correspondentes. Você vai aprender a criar uma coleção do Firestore de poses de ioga usando um conjunto de dados do Hugging Face, configurar a Pesquisa de vetor do Firestore e integrar tudo a um aplicativo Node.js.

Neste codelab, você vai modernizar um antigo aplicativo PHP para o Google Cloud, conteinerizá-lo, implantá-lo no Cloud Run e conectá-lo ao Cloud SQL. Além disso, você vai conhecer o CI/CD de aplicativos com o Cloud Build e proteger com o Secret Manager.

Neste codelab, você vai aprender a usar back-ends PSC com o balanceador de carga de aplicativo externo global para acessar um serviço de produtor em outra rede.

Crie recursos de um app Android de lista de tarefas adicionando autenticação, monitoramento de desempenho, uma interface declarativa e sinalização de recursos, tudo com o Firebase e o Jetpack Compose.

Para realizar este codelab, alguns pré-requisitos são necessários. Cada requisito é marcado de acordo com se ele é necessário para "Testes locais" ou "Serviço de agregação". O teste local exige o download da ferramenta de teste local. A ferramenta

Tempo estimado para a conclusão: de uma a duas horas Há dois modos para realizar este codelab: teste local ou serviço de agregação. O modo de teste local exige uma máquina local e o navegador Chrome (sem criação/uso de recursos do Google Cloud). O

Neste laboratório, vamos aprender a proteger o serviço de transferência de dados do BigQuery usando o VPC Service Controls ao transferir dados do Cloud Storage para um conjunto de dados do BigQuery. Em seguida, protegemos o Cloud Storage e repetimos

Saiba como usar a Pesquisa Vetorial do Firestore

Neste codelab, você aprenderá a criar um app da Web que usa o Cloud Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a criar um app iOS que usa o Cloud Firestore.

Neste codelab, você vai adicionar funcionalidades a um app da Web de mercado on-line usando as Extensões do Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a criar um app Android que usa o Cloud Firestore.

Implantar um aplicativo da Web pela primeira vez pode ser assustador. Mesmo após a primeira implantação, se o processo for muito trabalhoso, você poderá evitar a implantação de novas versões do aplicativo. Com a implantação contínua, você pode

Implantar um aplicativo da Web pela primeira vez pode ser assustador. Mesmo após a primeira implantação, se o processo for muito trabalhoso, você poderá evitar a implantação de novas versões do aplicativo. Com a implantação contínua, você pode

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Implantar um aplicativo da Web pela primeira vez pode ser assustador. Mesmo após a primeira implantação, se o processo for muito trabalhoso, você poderá evitar a implantação de novas versões do aplicativo. Com a implantação contínua, você pode

Implantar um aplicativo da Web pela primeira vez pode ser assustador. Mesmo após a primeira implantação, se o processo for muito trabalhoso, você poderá evitar a implantação de novas versões do aplicativo. Com a implantação contínua, você pode

Aprenda a executar um job do Cloud Run em um cronograma dentro de um perímetro do VPC SC usando o Cloud Scheduler e um serviço do Cloud Run

Ative o anexo do PSC na instância do CloudSQL que tem a rede de acesso a serviços particulares ativada. Em seguida, conecte-se a ele pelo endpoint PSC em outro projeto

Neste codelab, você vai aprender a usar animações no Flutter. Você vai criar um widget que anima o tamanho e a cor, adiciona um efeito de virada de cartão 3D, utiliza efeitos do pacote de animações e adiciona suporte ao gesto de volta preditiva do Android.

Neste codelab, você vai receber um evento do Cloud Pub/Sub usando o SDK do ABAP

Neste codelab, você vai aprender a chamar os métodos da API JSON do Cloud Storage com o SDK do ABAP para o Google Cloud e fazer upload de arquivos

A API Google Wallet permite interagir com usuários usando vários tipos de cartões: cartões de fidelidade, ofertas, vales-presente, ingressos de eventos, bilhetes de transporte público, cartões de embarque e muito mais. Cada tipo de cartão, ou classe

Neste codelab, você vai usar o modelo Gemini Pro para realizar análise de sentimento em avaliações de produtos com o SDK do ABAP

Neste codelab, você vai aprender a chamar os métodos da API Translation usando o SDK do ABAP

Neste codelab, você vai aprender a publicar um evento no serviço do Google Cloud Pub/Sub

Crie uma instância do CloudSQL com anexo do serviço PSC. E se conectar a ele pelo endpoint do PSC em outro projeto

Neste codelab, você vai criar uma instância do Spanner e aprender a usar o Spanner Graph.

Neste codelab, você vai usar um modelo Imagen para criar imagens em uma página da Web usando o Cloud Run.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Google Cloud Functions (2nd gen). Mais especificamente, você vai implantar funções que respondem a chamadas HTTP, mensagens do Pub/Sub, eventos do Cloud Storage e registros de auditoria do Cloud.

Neste laboratório, você vai aprender a usar o PySpark no Dataproc para carregar dados do BigQuery e salvar no Google Cloud Storage.

GitHub: automação de análise de código com a GenAI

Neste codelab, você vai aprender a integrar um NEG da Internet configurado como um produtor de serviços para o acesso de SMTP do Looker.

como começar a usar as funções do Cloud Run orientadas por eventos

Neste codelab, você vai aprender a chamar o LLM de texto (text-bison) do PaLM 2 da Vertex AI no seu ambiente ABAP com o SDK ABAP para Google Cloud.

Saiba como executar a difusão estável em uma GPU do Cloud Run

Aprenda a implantar um site com o Cloud Run, que traz agilidade sem servidor aos seus apps conteinerizados.

Neste codelab, você vai criptografar e descriptografar dados usando chaves assimétricas do Cloud KMS.

Saiba como usar eventos de bucket do Cloud Storage para acionar funções do Cloud Run com o Eventarc para analisar dados e processar imagens usando a API Vision do Google e salvar as informações resultantes como metadados de objetos no Cloud Storage.

Este codelab vai orientar o usuário nas etapas de implantação de uma instância do Jenkins no GKE, incluindo agentes de criação de escalonamento automático.

Agente GenAI para controle de qualidade de documentos e chamadas de API

Neste codelab, você vai aprender a usar rotas estáticas IPv6 com novos atributos de próximo salto, como next-hop-instance, next-hop-gateway e next-hop-address.

Neste codelab, você vai conversar com seus usuários, fazer perguntas sobre sua documentação ou ampliar um modelo com chamadas de função, usar IA generativa em Java, integrar o modelo de linguagem grande do Gemini na Vertex AI e aproveitar o framework LangChain4j

Aprenda a programar, implantar e depurar o Cloud Functions para Node.js no Visual Studio Code na sua máquina local.

Saiba como criar um chatbot de varejo com o Dialogflow CX, uma plataforma de IA de conversação (CAIP, na sigla em inglês) para criar agentes virtuais.

Neste codelab, você vai aprender sobre a implementação e a validação do Private Service Connect 66 implantando uma rede de consumidores e produtores.

Implementação de histórias de usuários do JIRA com a IA generativa

Neste laboratório, você vai usar os produtos de IA generativa do Google para criar infraestrutura no Google Cloud com a ajuda do Gemini Cloud Assist.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o Wagtail usando componentes sem servidor: o Cloud Run para o mecanismo da Web, o Cloud SQL para o banco de dados e o Cloud Build para os recursos de mídia.

Saiba como executar a difusão estável em uma GPU do Cloud Run

Acessar a Anthropic na Vertex AI de uma VM pelo SDK do Python e pelo endpoint do PSC

Neste codelab, você vai aprender a usar o Confidential Space para realizar transações de recursos digitais com computação de várias partes.

Neste codelab, você vai aprender a integrar o PSC do Cloud SQL com o PSC do Looker para acesso de sentido sul.

O Artifact Registry permite armazenar diferentes tipos de artefatos, criar vários repositórios em um único projeto e associar uma região ou multirregião específica a cada repositório. Há vários modos de repositório. Cada modo tem uma finalidade

Neste codelab, você vai aprender sobre a implementação e a validação do Private Service Connect 64 implantando uma rede de consumidores e produtores.

Neste codelab, você vai aprender a recuperar credenciais/segredos do Secret Manager com o ABAP SDK for Google Cloud.

Saiba como implantar um sistema de arquivos paralelo do Lustre no Google Cloud Platform usando os scripts de código aberto do Lustre Deployment Manager.

Neste tutorial, você vai criar três clusters do GKE chamados "preview", "canário" e "prod". Em seguida, crie um destino do Cloud Deploy correspondente a cada cluster e um pipeline do Cloud Deploy que defina a sequência de etapas para realizar a

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Translation com Python.

Neste codelab, você vai criar um modelo de machine learning (ML) no BigQuery e receber previsões desse modelo na SAP usando o SDK do ABAP para Google Cloud.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Cloud NGFW Enterprise para conseguir a Prevenção de ameaças com inspeção TLS.

Aprenda a criar um app Android para mostrar seu cartão de visita.

Este codelab mostra como melhorar o tempo de inicialização do app e o tempo para a renderização do frame usando os perfis de referência.

Neste codelab, você vai adicionar a API Play Integrity a um app de exemplo. Você usará a API Play Integrity para solicitar um veredito de integridade que ajuda a determinar o status da licença e a integridade do app, além do status de integridade do dispositivo que está executando o aplicativo.

Aprenda a usar o Jetpack Compose para adicionar layouts adaptáveis a um app Android baseado em visualização.

Neste codelab, você começará a projetar um jogo simples de simulação de física em 3D e integrar recursos de adaptação a ele. Confira o que será integrado.

Neste codelab, você vai criar um app Android que lista uma série de restaurantes. O objetivo é ajudar a criar, configurar e verificar Links do app Android.

Neste codelab, você vai aprender a proteger modelos de machine learning e propriedade intelectual usando o Confidential Space

Os serviços de lances e leilões (B&A) são compostos por quatro serviços para compradores e vendedores facilitarem um leilão de público-alvo protegido: Stack do comprador: Pilha do vendedor: Este codelab mostra como configurar e testar a

Neste laboratório, você vai usar DataFrames do BigQuery em um notebook Python no BigQuery Studio para gerar insights de dados não estruturados usando Python.

O Artifact Registry é o gerenciador de pacotes totalmente gerenciado e oferece uma ferramenta unificada para gerenciar suas imagens de contêiner OCI e pacotes de linguagem, como Maven e npm. O Artifact Registry é totalmente integrado a uma ampla gama

Neste laboratório, você vai usar DataFrames do BigQuery em um notebook Python no BigQuery Studio para limpar e analisar o conjunto de dados público de vendas de bebidas alcoólicas de Iowa.

Neste codelab, você vai aprender a gerenciar transferências em conversas entre representantes de agentes ao vivo e representantes de bots. Ao final, você terá uma interface da Web básica em que poderá ver todas as conversas em andamento com seu agente e entrar ou sair de qualquer conversa como agente ao vivo.

Neste codelab, você vai aprender a criar um app Android com a biblioteca Structured Data Capture. Seu app vai usar a biblioteca Structured Data Capture para renderizar e processar questionários e respostas do FHIR. Este codelab se concentra na

O Cloud Run é uma plataforma sem servidor totalmente gerenciada que permite executar contêineres sem estado que podem ser invocados por solicitações HTTP. Neste codelab, vamos demonstrar como conectar um aplicativo Node.js no Cloud Run ao AlloyDB com

Veja como ativar o fulfillment local com o SDK local do Google Home para melhorar as integrações de casa inteligente com o Google Assistente.

O Cloud Run é uma plataforma sem servidor totalmente gerenciada que permite executar contêineres sem estado que podem ser invocados por solicitações HTTP. Este codelab vai mostrar como conectar um aplicativo Node.js no Cloud Run a um banco de dados

Neste codelab, você vai criar um app Android usando a biblioteca FHIR Engine. O app vai usar a biblioteca FHIR Engine para fazer o download de recursos do FHIR de um servidor FHIR e fazer upload de todas as mudanças locais para o servidor. Se você

Neste codelab, você vai aprender a validar um aplicativo da Web com o Firebase App Check e o reCAPTCHA antes de fazer solicitações à API Places.

Neste codelab, você criará um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas de clientes, orientar a descoberta de produtos e personalizar os resultados da pesquisa para um conjunto de dados de e-commerce.

Neste tutorial, você vai aprender a treinar e executar um modelo com vLLM no GKE usando um DAG do Airflow.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para acessar APIs regionais do Google. Este codelab vai ensinar a configurar um grupo de endpoint de rede PSC como back-end com um balanceador de carga interno do aplicativo.

Neste codelab, você vai aprender a usar o recurso de imagem de contêiner assinada para melhorar a usabilidade do Confidential Space.

Neste codelab, você vai aprender sobre o recurso de mapeamento de portas do Private Service Connect. Você vai aprender por que ele é útil, quando usá-lo e como configurá-lo no seu ambiente como produtor de serviços.

Neste codelab, você vai criar um agente digital em Python na plataforma de conversação do Business Messages, que é abordada na parte 1 da série. Neste codelab, vamos adicionar iniciadores de conversas importantes e apresentar uma experiência de pesquisa de inventário.

Neste codelab, você vai criar um agente digital em Python na plataforma de conversação do Business Messages. Ele orientará você no uso das nossas APIs e do Business Communications Developer Console para criar um agente digital que responda a perguntas específicas.

Aplique o que você aprendeu sobre o comportamento de cliques em botões para criar um app.

Neste codelab, você aprende a migrar partes de uma tela no sistema de visualização para o Jetpack Compose.

Aprenda a usar classes e objetos no Kotlin.

Aprenda a usar matrizes e coleções, incluindo listas, conjuntos e mapas.

Aprenda a adicionar um botão de ação, configurar ações de teclado e usar um elemento de composição de chave.

Neste codelab, você vai aprender a usar o recurso recém-adicionado de incorporação de atividades para melhorar a experiência em telas grandes. Esses recursos incluem expansão do painel, apresentação de sobreposição, escurecimento da tela cheia para caixas de diálogo e fixação da pilha de atividades.

Neste codelab, você vai aprender a expor dados de complicações do mostrador do relógio, seguindo as práticas recomendadas da plataforma.

Aprenda a criar um app Dice Roller interativo que permite aos usuários jogar um dado e ver o resultado.

No Playground Kotlin, aprenda a usar corrotinas do Kotlin para criar código assíncrono.

Aprenda a usar corrotinas do Kotlin em um app Android e testá-las.

Adicionar uma lista rolável ao app Affirmations

Aprenda a implementar técnicas avançadas que oferecem uma experiência de ponta com a stylus em um app Android.

Aprenda a adaptar seu app a novos formatos, como dispositivos dobráveis e de tela dupla, com a biblioteca Jetpack WindowManager.

Neste codelab, você modificará um app para oferecer a melhor experiência do usuário quando esse app for executado em um dispositivo gerenciado com um perfil de trabalho.

Neste codelab, você vai aprender a criar seu próprio bloco do Wear OS. Você vai usar a Tiles Material Components, uma biblioteca que facilita a criação de uma IU em conformidade com as diretrizes do Material Design, e visualizar os blocos no Android Studio durante o desenvolvimento.

Neste codelab, você vai aprender a adicionar animações de fundo preditivas ao app SociaLite.

A incorporação de atividades permite que apps baseados em atividade ofereçam suporte a layouts de dois painéis em telas grandes sem refatoração de código. Adicione algumas dependências, crie um arquivo de configuração XML, implemente um inicializador e faça algumas adições ao manifesto do app. Ou, se preferir trabalhar com código, você pode fazer algumas chamadas de API do Jetpack com o método onCreate() da atividade principal. Neste codelab, você usará as abordagens de desenvolvimento em XML e API para atualizar um app baseado em atividade para um layout de dois painéis de detalhes e listas.

Neste codelab, você vai criar um app de saúde e fitness que oferece suporte a leitura e gravação no app Conexão Saúde.

Neste codelab, você aprenderá a testar interfaces criadas com o Jetpack Compose. Você criará seus primeiros testes enquanto aprende sobre testes em isolamento, depuração de testes, árvores semânticas e sincronização.

Aprenda a ativar o recurso de arrastar e soltar nas visualizações e usar o DragHelper e o DropHelper dentro e fora do app.

O Vulkan é uma API gráfica moderna de alto desempenho. Ele oferece acessibilidade de baixo nível à GPU e otimiza a implementação de várias maneiras, mas é complicado de usar. A alternativa, o OpenGL ES, é mais simples, mas tem menos recursos e um desempenho pior, já que é baseado em arquitetura de hardware legada. O OpenGL ES foi descontinuado na maioria das outras plataformas e não está mais em desenvolvimento ativo. No Android, estamos planejando descontinuar o OpenGL ES para passar a usar o Vulkan, mas precisamos preparar os desenvolvedores para a transição.

Aprenda a adaptar seu app a telas grandes implementando um dos padrões de layouts canônicos.

Neste codelab, você vai aprender as práticas recomendadas para criar o canal

Aprenda a adicionar uma animação de mola simples ao app Compose.

Neste codelab, você vai aprender a usar algumas APIs de animação do Compose.

Aprenda a conectar seus usuários uns aos outros mesmo sem acesso à Internet

Neste codelab, você vai aprender conceitos avançados de estado e efeitos colaterais no Jetpack Compose. Aprenda a criar um detentor de estado para elementos combináveis com estado complexos, criar corrotinas e chamar funções de suspensão no código do Compose e acionar efeitos colaterais para diferentes casos de uso.

Saiba como se registrar na API Android Sleep para receber SleepSegmentEvents e SleepClassifyEvents.

Aprenda sobre o estado e como ele pode ser usado e manipulado pelo Jetpack Compose.

O objetivo deste codelab é demonstrar a aplicação de temas no Jetpack Compose com a nova implementação do Material Design 3 e do Material You.

Aprenda a desenvolver apps com o Compose para oferecer suporte a teclado e dispositivos apontadores, como mouse e trackpad.

Aprenda a adicionar um recurso simples da API Gemini a um app Android com a Vertex AI para Firebase.

Aprenda a melhorar ainda mais a arquitetura do app Mars Photos separando as chamadas de rede em um repositório.

Neste codelab, você vai aprender a usar um ViewModel, um dos componentes da arquitetura. Você vai implementar um ViewModel para reter o estado do app durante mudanças de configuração.

Neste codelab, você vai aprender a criar e testar ótimas experiências em dispositivos Android Automotive OS para carros estacionados. Você aprenderá a aproveitar ao máximo a ampla variedade de telas encontradas em carros e permitir que os usuários controlem a reprodução de conteúdo em vários cenários exclusivos de carros usando mecanismos Android padrão.

Aprenda a ativar o recurso de arrastar e soltar no Compose usando modificadores.

Solicitar permissão de localização no Android 1

Aprenda sobre os conceitos básicos do Compose para TV e como criar duas telas que geralmente estão disponíveis em apps de TV.

Ao longo dos anos, os dispositivos Android evoluíram para oferecer diversos tamanhos, formas e telas, além de outros recursos. Desde o início, no entanto, tirar fotos com o smartphone tem sido um dos casos de uso mais importantes. Atualmente, as capabilities da câmera ainda são um dos principais motivos que fazem os consumidores comprarem um smartphone.

Este codelab é uma continuação de API Google Pay para Web 101: noções básicas e depende do código escrito nesse codelab. Para concluir este codelab, primeiro conclua o outro. Esta é uma breve descrição do ButtonOptions. Consulte a documentação para

Neste codelab, você vai aprender a migrar partes de uma tela no sistema de visualização para o Jetpack Compose.

Neste codelab, você vai aprender as noções básicas do Compose.

Com a API Ongoing Activity do Wear, os desenvolvedores podem manter o engajamento dos usuários no mostrador do relógio e no Acesso rápido aos apps, com uma quantidade mínima de código, além de permitir que eles voltem ao app para fazer atividades importantes com um simples toque.

Aprenda a usar matrizes e coleções, incluindo listas, conjuntos e mapas.

Neste codelab, você vai adicionar instruções de geração de registros ao app TwoActivities e observar as mudanças no ciclo de vida da atividade. Você trabalha com essas mudanças e explora como lidar com entradas do usuário nessas condições.

Neste codelab, você vai aprender sobre a camada de dados na arquitetura do app Android. Você criará repositórios, modelos e fontes para ler e gravar em um banco de dados local e em um serviço de rede.

Aprenda a enviar e descobrir mensagens com a API Nearby Messages

A API do WorkManager para Android simplifica o trabalho em segundo plano. Ela pode criar tarefas que podem ser consultadas, reutilizadas e encadeadas. Essa API é a forma recomendada para agendar tarefas no Android. Este codelab vai ensinar os detalhes sobre a API do WorkManager, desde como agendar um job simples até jobs encadeados mais complexos.

Neste codelab, você vai aprender a implementar designs reais com os elementos combináveis e modificadores que o Compose oferece prontos para uso.

Última atualização: 06/05/2022 A Cronet é a pilha de rede do Chromium disponibilizada para os apps Android como uma biblioteca. Ela usa várias tecnologias para diminuir a latência e aumentar a capacidade de processamento das solicitações de rede

Aprenda a criar um app Android que destaque seu estilo artístico.

Neste codelab, você vai aprender a aplicar seu conhecimento sobre o Compose em apps para wearables usando o novo Compose para Wear OS. No final do codelab, você terá criado elementos combináveis simples e avançados para um app que vai ser usado diretamente do pulso do usuário.

Neste codelab, você vai integrar a biblioteca Paging a um app que mostra uma lista. A biblioteca Paging ajuda a carregar e mostrar páginas de um conjunto de dados maior do armazenamento local ou da rede.

Analise rastreamentos do sistema e corrija problemas comuns com atrasos para deixar seu app Compose mais rápido.

Neste codelab, você vai aprender a deixar seu app do Compose mais acessível. Veja como aumentar as áreas de toque, adicionar descrições de conteúdo, inserir marcadores de clique, incluir ações personalizadas e muito mais.

Aprenda a adicionar um botão de ação, configurar ações de teclado e usar um elemento de composição de chave.

Neste codelab, você vai aprender a gerenciar o estado para criar aplicativos avançados e interativos do Compose.

Aprenda a processar as restrições de ponta a ponta no Android 15.

Neste codelab, você aprenderá sobre o ciclo de vida da atividade e a geração de registros.

Nas versões mais recentes, o Android lançou muitos recursos de privacidade individuais e esperamos que você os adote nos seus apps. Este codelab vai tentar associar os recursos de privacidade individuais e mostrar aos desenvolvedores como podem aprender sobre o acesso do app a dados particulares do usuário e adotar as práticas recomendadas de privacidade em um app em execução.

Neste codelab, você vai explorar as Configurações de segurança de rede no Android e encontrar algumas armadilhas comuns ao estabelecer comunicações de rede seguras.

Aprenda a criar um app simples com funções combináveis.

Neste codelab, você vai usar a Vertex AI para Conversação para criar, configurar e implantar um agente do repositório de dados e um app de chat para responder a perguntas dos clientes sobre produtos na Google Store.

Neste codelab, você aprenderá qual é o modelo gecko@003 e um caso de uso real para seu aplicativo.

Acesse o Gemini em uma VM usando o SDK do Python e o endpoint PSC

O objetivo deste laboratório é explorar o NCC com a propagação de PSC.

Este é um codelab interativo para aprender a medir a Interaction to Next Paint (INP) usando a biblioteca web-vitals. O código está no repositório web-vitals-codelabs. Este codelab usa o Gastropodicon (um site de referência de anatomia de caracóis)

Função do Cloud que demonstra como processar um arquivo enviado por upload no Google Cloud Storage e realizar resumos usando a API Vertex AI PaLM no conteúdo.

O objetivo deste laboratório é analisar o NCC com spoke do dispositivo WAN definido por software anexado a um hub do NCC.

Este laboratório orientará você pelas etapas para implantar uma demonstração do fluxo de trabalho de transmissão ao vivo com o Media CDN (CDN) + API Live Stream + Cloud Storage + Player de mídia do Google.

Vamos criar um modelo de previsão de pontuação de filme usando apenas SQL com o BigQuery ML

Vamos criar um modelo de previsão de pontuação de filme usando o AutoML da Vertex AI e implantá-lo em um endpoint de API e acionar a API de previsão com o Cloud Functions em Java.

Neste codelab, você vai aprender a integrar um NEG híbrido como produtor de serviços para o acesso do Looker Southbound a um banco de dados postgres no local.

Automação da revisão de código com a IA generativa

Neste codelab, você vai aprender a integrar um balanceador de carga de aplicativo externo regional L7 para acesso Looker northbound.

Neste codelab, vamos demonstrar como o Gemini 1.0 Pro simplifica os aplicativos de gerenciamento de dados mestres, como enriquecimento e eliminação de duplicação, para os dados de citibike_stations disponíveis no conjunto de dados público do BigQuery.

Neste codelab, você vai aprender a fazer o ajuste supervisionado de um LLM usando a Vertex AI.

Neste codelab, você vai aprender a criar um sistema multimodal de respostas a perguntas usando o Gemini Pro.

Neste codelab, você vai aprender a adicionar a geração de texto para imagem no dispositivo aos seus apps Android com o MediaPipe Solutions.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste codelab, você aprenderá a transformar seus dados de pesquisa do Formulários Google usando o Dataprep e enviá-los ao BigQuery para uma análise mais profunda.

Neste codelab, vamos demonstrar como o Gemini 1.5 Pro pode ser usado com o AlloyDB e o VertexAI para criar um aplicativo de pesquisa de patentes.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste codelab, vamos demonstrar como o Gemini 1.0 Pro pode ser usado com o Spanner e a Vertex AI para criar um app de pesquisa de patentes.

Neste codelab, você aprenderá a implantar o Django usando componentes sem servidor: Cloud Run para o mecanismo da Web, Cloud SQL para o banco de dados e Cloud Build para os ativos de mídia.

Neste codelab, você vai aprender sobre os eventos do Cloud Run. Mais especificamente, você vai detectar eventos do Cloud Pub/Sub, de registros de auditoria, do Cloud Storage e do Cloud Scheduler e como produzir/consumir eventos personalizados.

Aprenda a usar a classificação de imagens para detectar números escritos à mão no Android com o MediaPipe.

Neste codelab, você vai aprender a integrar um NEG da Internet configurado com SSH como produtor de serviço para acesso Looker Southbound a github.com.

Neste codelab, você vai aprender a usar políticas de firewall de rede global com tags para controlar o tráfego

O objetivo deste laboratório é analisar o NCC com a VPC como spoke

Neste codelab,

Neste codelab, você vai aprender a integrar um NEG da Internet configurado com HTTPS como produtor de serviço para acesso Looker Southbound ao GitHub.com.

O Spring Native é um projeto emergente definido para entrar na linha principal no Spring 6.x e no Spring Boot 3.x, o que significa que agora é o momento perfeito para se familiarizar com ele alguns meses antes de seu lançamento.

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para detectar objetos em imagens e, em seguida, permite que os usuários realizem uma pesquisa visual de produtos.

Técnicas seguras de código-fonte são um conjunto de práticas que podem ser usadas para melhorar a segurança do código-fonte. Essas técnicas podem ajudar a identificar e corrigir vulnerabilidades no código-fonte, evitar o acesso não autorizado ao código-fonte e proteger o código-fonte contra modificações.

O Container Analysis oferece verificação de vulnerabilidades e armazenamento de metadados para contêineres. Esse serviço realiza verificações de vulnerabilidade em imagens no Artifact Registry e no Container Registry. Depois, armazena os metadados

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga TCP/SSL com um serviço de back-end e limitar o acesso ao balanceador de carga a apenas um conjunto específico de clientes usuários.

Neste codelab, você vai aprender a configurar e validar o DNS automático do Private Service Connect

Acesso seguro e exigência de login do usuário para aplicativos executados no CloudRun com o Identity-Aware Proxy

Vulnerabilidades de software são pontos fracos que podem causar uma falha acidental do sistema ou fornecer a usuários de má-fé uma maneira de comprometer seu software. O Container Analysis oferece dois tipos de verificação de SO para encontrar

Práticas fundamentais para fazer implantações seguras no Cloud Run

Este codelab prático faz parte da Unidade 1: Introdução do curso Conceitos básicos para desenvolvedores Android (versão 2). Você aproveitará mais o curso se fizer os codelabs na sequência: Nesta seção, você vai saber mais sobre o ciclo de vida da

Este codelab ilustra como criar um classificador de texto personalizado usando o ajuste eficiente de parâmetros (PET, na sigla em inglês). Em vez de ajustar o modelo inteiro, os métodos de PET atualizam apenas uma pequena quantidade de parâmetros, o

Os produtos de IA generativa são relativamente novos, e o comportamento de um aplicativo pode variar mais do que as formas anteriores de software. Por isso, é importante investigar os modelos de machine learning usados, examinar exemplos do

Crie e implante uma integração entre nuvens para integrar uma lavadora inteligente virtual ao Google Assistente.

Saiba como usar o GCP Metrics e o Logging para identificar e resolver problemas de produção. Saiba como usar o Pacote de testes para identificar problemas funcionais e de API.

Saiba como usar métricas com base em registros no Google Cloud para rastrear padrões e analisar seus registros de erros de integração de casa inteligente.

Saiba como fazer streaming de uma webcam para um dispositivo de exibição Google Nest com a característica CameraStream e WebRTC.

Aprenda a aprimorar e proteger sua integração entre nuvens com traços de dispositivos personalizáveis e uma autenticação de dois fatores.

Saiba como usar o GCP Metrics e o Logging para identificar e resolver problemas de produção. Saiba como usar o Pacote de testes para identificar problemas funcionais e de API. Saiba como usar as Ferramentas para desenvolvedores do Chrome ao desenvolver seu app Google Home local.

Saiba como criar jobs do Cloud Run e configurar a execução deles com o Cloud Scheduler.

Saiba como implantar um aplicativo do Cloud Run com o Cloud Deploy.

Neste codelab, você vai criar um app de agente de IA de conversação para automatizar o processo de pedidos de venda.

Configurações de entrada no Cloud Run

Neste codelab, você vai aprender a proteger o compartilhamento de dados entre várias partes e preservar a confidencialidade usando o Confidential Space

Neste codelab, você criará uma apresentação usando a API Google Slides e o BigQuery para fazer uma análise das licenças de software mais comuns.

O OpenTelemetry é o padrão do setor para observabilidade de sistemas em rastreamento e métricas. Além disso, a criação de perfil contínua é a ferramenta que identifica as informações da última milha para o ajuste de desempenho. Neste codelab, você vai aprender a instrumentar seu aplicativo com o OpenTelemetry para traces e o agente do Profiler, além de identificar o gargalo dos gráficos visualizados no Cloud Trace e no Cloud Profiler.

Neste tutorial, você vai aprender a configurar e validar a interface do Private Service Connect para acessar serviços por peering de VPC.

Neste codelab, você aprenderá a configurar e validar o acesso do Private Service Connect ao MongoDB com acesso global.

Saiba como usar revisões nas funções do Cloud Run para dividir o tráfego, fazer lançamentos graduais e reversões.

Você vai aprender a usar o Procurement DocAI para analisar uma fatura de forma inteligente.

Conectar-se a serviços locais por uma rede híbrida usando o Private Service Connect e o NEG híbrido com um balanceador de carga HTTP(S) interno

Este laboratório mostra como usar o Spark MLlib e o spark-nlp para executar machine learning e PLN em grandes quantidades de dados.

Neste laboratório, você aprenderá a usar o AI Platform Notebooks para prototipar fluxos de trabalho de machine learning. Vamos abordar a criação de uma instância de notebooks personalizados, o rastreamento do código do notebook no git e a depuração de modelos com a Ferramenta What-If.

Este laboratório oferece um tutorial detalhado sobre como implantar um servidor de aplicativos LIT no Google Cloud Platform (GCP) para interagir com os modelos de fundação Vertex AI Gemini e modelos de linguagem grandes (LLMs) de terceiros

Neste tutorial, você vai aprender a configurar e validar a interface do Private Service Connect.

Neste codelab, você vai aprender sobre as funções do Google Cloud Run em C#. Mais especificamente, você vai implantar funções C# que respondem HTTP e CloudEvents de várias fontes do Google Cloud.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Google Cloud Translation com Python e a executar localmente ou implantar em uma plataforma de computação sem servidor do Cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Natural Language com o Python.

Neste codelab, você criará uma solução que usa a API AdWords e a API Content for Shopping para criar novas contas gerenciadas por uma conta de administrador do Google AdWords e uma conta de múltiplos clientes do Merchant Center. Em seguida, você vinculará as novas subcontas para que os produtos gerenciados pela nova subconta do Merchant Center possam ser usados em campanhas do Shopping criadas pela nova subconta do Google AdWords.

O objetivo deste laboratório é explorar o NCC com troca de rotas dinâmicas com spokes de VPC.

Conheça o Google Cloud implantando um microsserviço no Cloud Run e mesclando um rumpus virtual em que seu microsserviço vai gerar "arco-íris" em outros microsserviços, competindo para vencer! Você também vai aprender a implantar microsserviços Kotlin, Java, Go, Python ou Node.js e aprender sobre contêineres e o Cloud Run. Melhore continuamente seu algoritmo para marcar mais pontos do que outros Aventureiros.

Aprenda a implantar, escalonar e atualizar um site com o GKE.

Neste codelab, você vai criar uma orquestração baseada em eventos de microsserviços para processar imagens com o Eventarc e o Workflows

Neste codelab, você vai aprender a detectar falhas temporárias configurando alertas automáticos na sua integração de casa inteligente.

Saiba o que há de novo no Gemini Code Assist Enterprise e como ele pode ajudar sua organização a criar com o Google Cloud.

Neste codelab, você vai aprender a proteger o compartilhamento de dados entre várias partes e preservar a confidencialidade usando o Confidential Space. Este codelab se concentra em como usar o Confidential Space com recursos protegidos hospedados em outro lugar que não seja o Google Cloud. Você vai aprender a solicitar um token personalizado do serviço de atestado do Google fornecendo um valor de uso único, um público-alvo e um tipo de token de ICP.

Neste codelab, você vai aprender a criar um Private Service Connect para o CloudSQL.

Ao concluir este codelab, você terá um site mínimo viável com uma integração funcional do Google Pay. Esse projeto recupera um token de pagamento que pode ser enviado a um provedor de serviços de pagamento para processamento. Uma solicitação de

Neste codelab, você vai aprender a usar o serviço de prevenção contra invasões corporativas do Cloud NGW para inspecionar o tráfego das partes leste-oeste e norte-sul.

Saiba como proteger o Cloud Functions exigindo autenticação para invocação

Neste codelab, você aprenderá a criar apps adaptáveis para smartphones, tablets e dispositivos dobráveis, além de aprender sobre a acessibilidade. Você também vai aprender as práticas recomendadas para componentes adaptáveis do Material 3.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo personalizado de receptor da Web que usa a API Cast Live.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo personalizado de receptor da Web personalizado que usa a API Cast Ad Breaks.

Neste codelab, você vai criar um app receptor da Web personalizado para reproduzir conteúdo em dispositivos compatíveis com Cast.

Neste codelab, você vai adicionar o registrador de registros de depuração do Google Cast ao seu app receptor da Web personalizado.

Neste codelab, você modificará um app de vídeo Android existente para transmitir conteúdo em um dispositivo compatível com Google Cast.

Neste codelab, você modificará um app de vídeo da Web existente para transmitir conteúdo em um dispositivo compatível com Google Cast.

Este guia fornece instruções para a transição de um balanceador de carga de rede existente de um back-end de pool de destino para um serviço de back-end regional.

Neste codelab, você vai aprender sobre o pacote de operações do Google Cloud. O laboratório envolve a instalação de um aplicativo de amostra usando a gcloud. Depois que o aplicativo de amostra for implantado, você vai usar o Cloud Monitoring para definir painéis, alertas, verificações de tempo de atividade e muito mais.

Neste codelab, você modificará um app Android TV existente para oferecer compatibilidade com a transmissão e comunicação dos seus apps de remetente do Google Cast.

Saiba como usar as funções remotas do BigQuery para fazer uma pergunta ao recurso visual de resposta a perguntas (VQA, na sigla em inglês) da Vertex AI sobre imagens armazenadas em uma tabela de objetos do Cloud Storage.

Aprenda a adicionar efeitos sonoros, música de fundo e áudio dinâmico a jogos com o Flutter.

Saiba como proteger as funções do Cloud Run exigindo a autenticação para invocação

Codelab que descreve como usar o Pacote de emuladores do Firebase durante o desenvolvimento com o Flutter. O codelab usará os emuladores do Auth e do Firestore para demonstrar o uso do emulador.

Aprenda a usar a nova API ARCore Geospatial.

Neste laboratório, você vai aprender a executar um job de treinamento de modelo personalizado usando o SDK do Kubeflow Pipelines no Vertex Pipelines. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para receber previsões de um modelo de classificação de imagem pré-treinado. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 1. Este laboratório

Neste laboratório, você vai aprender a analisar os metadados das suas execuções do Vertex Pipelines com o Vertex ML Metadata. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 2. Este

Neste laboratório, você vai aprender a criar e executar pipelines de ML com o Vertex Pipelines. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$25. Este laboratório usa a mais nova oferta de

Neste codelab para iniciantes, você vai aprender a criar um aplicativo de exemplo usando componentes autônomos do Angular v14

Saiba como converter um app Java simples do App Engine, conteinerizá-lo com o Buildpacks e movê-lo para o Cloud Run

Neste laboratório, você vai aprender a executar um job de treinamento personalizado no Vertex AI Training com o recurso de empacotamento automático. Os jobs de treinamento personalizados na Vertex AI usam contêineres. Se você não quiser criar sua

Vamos usar o Gemini para criar recomendações de livros e análises de resumo com o BigQuery (IA generativa somente para SQL).

https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \

Saiba como converter um app Java simples do App Engine, conteinerizá-lo com o Jib e movê-lo para o Cloud Run

Neste codelab, você vai aprender a configurar recursos avançados de otimização de balanceamento de carga para balanceamento de carga global de aplicativos externos.

Saiba como converter um aplicativo Java simples do App Engine, conteinerizá-lo com o Docker e movê-lo para o Cloud Run

Este codelab mostra como usar o modelo de fluxos de alterações do Bigtable para BigQuery. Você vai usar um conjunto de dados de amostra para se familiarizar com a consulta do registro de alterações e usar o Looker para criar um painel visual.

Neste codelab, você vai começar a usar o Cloud Foundation Toolkit(CFT) e realizar uma série de etapas para adicionar um recurso a um módulo do CFT.

Este codelab mostra como melhorar o tempo de inicialização do app e o tempo para a renderização do frame usando os perfis de referência.

Neste codelab, você vai criar um projeto do Apps Script chamado "Hello World", adicionar uma função simples, logThis, que registra uma mensagem, criar uma automação do AppSheet e chamar o script.

Vamos criar um app de recomendação e resumo de livros usando a IA generativa da Vertex AI (Gemini) em uma função do Cloud como uma função remota do BigQuery.

Neste codelab, você vai criar um mecanismo de pesquisa com a qualidade do Google que pode ajudar a responder a consultas nos seus documentos e arquivos de texto usando a Vertex AI para Pesquisa/Agent Builder.

Neste codelab, você vai usar a Vertex AI para gerar um teste de curiosidades de acordo com algumas especificações fornecidas. Você vai testar seu gerador de testes em um ambiente de desenvolvedor hospedado na nuvem e, em seguida, implantá-lo no Google Cloud Run para disponibilizar publicamente. No final do laboratório, você vai integrar seu gerador de testes a um app completo.

Aprenda a estender os componentes pré-criados do Material Design para qualquer framework da Web.

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para reconhecer texto e características faciais em imagens.

Neste codelab, você criará um app Android com o kit de ML que usa machine learning no dispositivo para reconhecer, identificar e traduzir textos entre 59 idiomas. Você também vai aprender a integrar a biblioteca CameraX para realizar essas tarefas usando um feed de câmera em tempo real.

Neste laboratório, você vai usar o recurso de modelo de co-hospedagem na Vertex AI para hospedar vários modelos na mesma VM para previsões on-line. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente

Neste laboratório, você vai aprender a usar rotinas de previsão personalizadas na Vertex AI para escrever a lógica de pré-processamento e pós-processamento personalizada. Embora este exemplo use o Scikit-learn, as rotinas de previsão personalizadas

use-cmek-to-encrypt-cloud-functions

O foco deste codelab é a criação de um aplicativo completo da Vertex AI Vision para monitorar streams de vídeo de tráfego em tempo real. Usaremos o modelo especializado pré-treinado de análise de ocupação. Você também vai aprender a criar um stream de vídeo para fazer a ingestão no aplicativo, criar e implantar o aplicativo, usar o BigQuery para analisar a saída JSON do modelo e visualizar o resultado no Looker Studio.

O foco deste codelab é a criação de um aplicativo completo da Vertex AI Vision para monitorar cenários de detecção de filas em uma loja de varejo. Usaremos o modelo especializado pré-treinado de análise de ocupação. Você também vai aprender a criar um stream de vídeo para fazer a ingestão no aplicativo, criar e implantar o aplicativo, usar o BigQuery para analisar a saída JSON do modelo e visualizar o resultado no Looker Studio.

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para treinar e fornecer um modelo com dados tabulares. Esta é a mais nova oferta de produto de IA no Google Cloud e está atualmente em pré-lançamento. Você vai aprender a: O custo total da execução deste

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para treinar e fornecer um modelo do TensorFlow usando código em um contêiner personalizado. Estamos usando o TensorFlow para o código do modelo aqui, mas ele pode ser facilmente substituído por outro

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para criar um pipeline que treina um modelo personalizado do Keras no TensorFlow. Em seguida, vamos usar a nova funcionalidade disponível nos Experimentos da Vertex AI para rastrear e comparar as execuções

Aprenda a atualizar um app com um modelo de ML capaz de realizar filtragem básica de spam de comentários.

O foco deste codelab é a criação de um aplicativo completo da Vertex AI Vision para demonstrar o envio de vídeos com o recurso de filtragem de movimento. Neste tutorial, você vai aprender a transferir um stream de vídeo para o aplicativo com a configuração de filtro de movimento.

O Skaffold é uma ferramenta que lida com o fluxo de trabalho para criar, enviar e implantar seu aplicativo. É possível usar o Skaffold para configurar facilmente um espaço de trabalho de desenvolvimento local, simplificar o loop de desenvolvimento

O foco deste codelab é a criação de um aplicativo completo da Vertex AI Vision para demonstrar o envio de eventos com o recurso de gerenciamento de eventos. Usaremos o modelo especializado pré-treinado de análise de ocupação. Você também vai aprender a criar um stream de vídeo para fazer a ingestão no aplicativo e a criar e implantar o aplicativo.

Neste laboratório, você vai aprender a usar o Pulumi no Google Cloud com YAML

Neste laboratório, você vai usar a Vertex AI para executar um job de treinamento com vários workers para um modelo do TensorFlow. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$5. Este

Neste laboratório, você vai aprender a treinar um modelo da XGBoost em um conjunto de dados financeiro, implantá-lo na Vertex AI e analisá-lo com a Ferramenta What-If

Neste laboratório, você vai aprender a usar o Vertex AI Workbench para explorar dados e treinar modelos de ML. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 1. Este laboratório usa a mais

como começar a usar as funções orientadas a eventos do Cloud Run

Saiba como usar o Ollama como um arquivo secundário com as GPUs do Cloud Run e o Open WebUI como um contêiner de entrada de front-end

Saiba como resolver problemas de integração do Matter usando ferramentas de análise e saber mais sobre os recursos de suporte ao desenvolvedor.

Saiba como criar e implantar um app LangChain no Cloud Run

Conheça o conceito de fulfillment no Dialogflow.

Saiba como integrar a API Vision ao Dialogflow.

Aprenda os conceitos básicos do uso de componentes do Material Design para Android criando um app simples com os principais componentes do Kotlin.

Neste codelab, você vai aprender a implementar eventos personalizados com o SDK do GAPF para iOS e a lançar campanhas de ação com o Google Ads.

Neste laboratório, você aprenderá a montar uma camada convolucional em um modelo de rede neural que reconhece flores. Desta vez, você vai criar o modelo do zero e usar a potência da TPU para treiná-lo em segundos e iterar o design. Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais convolucionais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo.

Você vai aprender a detectar eventos de forma programática e enviar ações para o conteúdo incorporado do Looker.

Saiba como os componentes do Material Design para Android facilitam que seu produto se destaque e representam sua marca com o design em Kotlin.

Aprenda a usar o Material Design para criar a estrutura e o layout no Android em Java.

Neste codelab, você vai aprender a implementar eventos personalizados com o GAPF para iOS no ambiente do Unity e lançar campanhas de ação pelo Google Ads.

Aprenda a usar o Material Design para criar a estrutura e o layout do Android em Kotlin.

Você vai aprender a incorporar um painel do Looker com o SDK de incorporação do Looker.

Este codelab mostra como usar a CLI gcloud para executar de forma programática um grande conjunto de testes em um sistema de CI/CD já existente, como o Jenkins. Este codelab não depende de plataforma.

Neste codelab, você vai integrar a plataforma de e-commerce de código aberto Magento ao Cloud Spanner.

Aprenda a incorporar componentes individuais do Material Design a uma base de código da Web sem começar de novo.

Neste codelab, você vai aprender a configurar e validar o acesso do IPv6 às APIs do Google usando hosts locais

Neste tutorial, você vai aprender a configurar e validar o IP privado do Looker Cloud Core em uma rede híbrida.

Neste laboratório, você aprenderá a criar, treinar e ajustar suas próprias redes neurais convolucionais do zero. Isso pode ser feito em minutos usando a potência das TPUs. Você também vai conhecer várias abordagens, desde o aprendizado por transferência muito simples até arquiteturas convolucionais modernas, como o Squeezenet. Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo. Este laboratório usa o TensorFlow 2.

As TPUs são muito rápidas. O fluxo de dados de treinamento precisa acompanhar a velocidade delas. Neste laboratório, você vai aprender a carregar dados do GCS com a API tf.data.Dataset para alimentar a TPU.

Neste codelab, você vai aprender a configurar a extensão de resumo do painel do Looker para desenvolvimento local e implantar a extensão na produção.

Aprenda a desenvolver um app da Web com o Pacote de emuladores do Firebase.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para encadear um balanceador de carga L7.

Aprenda a usar o Material Design para criar a estrutura e o layout na Web.

Neste codelab, você vai criar duas VPCs e usar diferentes tipos de endereços IP para acessar seu site do Apache simples.

Neste laboratório, você vai aprender a criar um classificador do Keras. Em vez de tentar descobrir a combinação perfeita de camadas de rede neural para reconhecer flores, primeiro usaremos uma técnica chamada aprendizado por transferência para adaptar um poderoso modelo pré-treinado ao nosso conjunto de dados. Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo.

Neste laboratório, você vai aprender sobre a arquitetura convolucional moderna e usar seu conhecimento para implementar uma convnet simples e eficaz chamada "squeezenet". Este laboratório inclui as explicações teóricas necessárias sobre redes neurais convolucionais e é um bom ponto de partida para desenvolvedores que estão aprendendo sobre aprendizado profundo.

Neste codelab, você vai adquirir experiência prática com um padrão de arquitetura comumente usado para alcançar escala e resiliência ao lidar com dados em tempo real. Você criará um dispositivo de IoT (Raspberry Pi) que mede dados meteorológicos e, em seguida, criará um pipeline de dados, incluindo uma fila de mensagens, uma função sem servidor, um data warehouse baseado na nuvem e um painel de análise usando o Cloud Platform do Google.

Neste codelab, mostramos como criar e executar um fluxo de trabalho do Apache Airflow no Cloud Composer que realiza as seguintes tarefas:

Crie o sistema de movimento do Material Design no app Reply usando as transições da biblioteca Material Components para Android e do Kotlin.

Neste codelab, você criará um componente da Web "Brick Viewer" com a ajuda do elemento lit.

Saiba como proteger seus dados do Firestore com regras de segurança

Neste codelab, você vai criar uma página da Web que interage com uma placa micro:bit da BBC para mostrar imagens na tela de LED 5x5. Você vai aprender sobre a API Web Serial e como usar streams legíveis, graváveis e de transformação para se comunicar com dispositivos seriais pelo navegador.

Neste laboratório, você vai aprender a configurar e iniciar execuções de notebooks com o Vertex AI Workbench. Você vai aprender a: O custo total da execução deste laboratório no Google Cloud é de aproximadamente US$ 2. Este laboratório usa a mais

Você usará o Cloud Dataflow, criará um projeto Maven com o SDK do Cloud Dataflow e executará um pipeline de contagem de tarefas distribuído usando o Console do Google Cloud Platform.

Neste codelab, você vai aprender a criar um banco de dados, implantar o serviço de recuperação de IA generativa para bancos de dados e criar um aplicativo de chat de exemplo usando o serviço.

Neste codelab, você vai aprender como o Acesso a Dispositivos funciona e criar um aplicativo da Web que lida com autenticação e chamadas de API Smart Device Management para um Nest Thermostat.

Em comparação com a API legada do FCM, a API FCM HTTP v1 oferece um modelo de autorização mais seguro usando tokens de acesso de curta duração. As etapas para gerar o token de acesso para a API FCM v1 são significativamente diferentes das etapas para

A plataforma de desenvolvedores do Google Assistente permite criar softwares para ampliar a funcionalidade desse assistente pessoal virtual em mais de um bilhão de dispositivos, incluindo alto-falantes inteligentes, smartphones, carros, TVs, fones de

Envie a versão mais recente para os testadores rapidamente com o SDK do Android para App Distribution. Neste codelab, você atualizará um app para exibir notificações aos testadores quando novas versões estiverem disponíveis.

Neste codelab, você aprenderá a criar uma automação com script.

Personalize o app Google Home de exemplo para encomendar e gerenciar dispositivos.

Neste codelab, você vai ensinar o computador a reconhecer dígitos escritos à mão com 99% de precisão, em 100 linhas de código Python / Keras.

Neste tutorial, você aprenderá a usar a API Video Intelligence com Python.

Comece a usar o Cloud Functions, o ambiente de execução sem servidor do Google para criar e conectar serviços em nuvem. Neste laboratório prático, você vai aprender a criar, implantar e testar funções do Cloud usando o console do Google Cloud

Neste codelab, você aprenderá a usar a API Google Cloud Vision com C#.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API DLP para classificar automaticamente os dados enviados ao Cloud Storage. Com base na automação da classificação de dados enviados ao Cloud Storage

Aprenda a criar e publicar uma imagem do Docker otimizada para um app Kotlin de inicialização do Spring sem o Docker ou o Dockerfile, e depois execute a imagem criada no Cloud Run.

Neste codelab, você vai aprender a transformar o código do ASP.NET Core em um aplicativo replicado em execução no Kubernetes no Google Kubernetes Engine.

Neste codelab, você aprenderá a criar um serviço baseado em Java que expõe uma API via gRPC. Em seguida, você escreverá um cliente de linha de comando Java para seu serviço gRPC.

Neste codelab, você aprenderá a implantar um app do ASP.NET Core no Google Kubernetes Engine com o Istio.

Neste codelab, você aprenderá a criar e implantar pipelines de ciência de dados complexos com ajuste de hiperparâmetros no Kubeflow Pipelines, sem usar comandos da CLI ou SDKs.

Neste codelab, você vai configurar uma instalação do pipeline do AI Platform do Cloud (KFP hospedado) com o GKE, criar e executar fluxos de trabalho de ML usando o Kubeflow Pipelines e definir e executar pipelines em um notebook da AI Platform (Jupyter).

Neste codelab, você continuará trabalhando em um aplicativo do ASP.NET Core da parte 1 e adicionará mais recursos do Istio a ele.

Neste codelab, você vai aprender a migrar um app Python 2 do Cloud Firestore e do Cloud Tasks (v1) do App Engine para Python 3, Cloud Datastore e Cloud Tasks (v2)

Neste codelab, você aprenderá a transformar os microsserviços do Micronaut em um serviço replicado em execução no Google Kubernetes Engine.

Neste codelab, você aprenderá a criar um serviço em C# para expor uma API via gRPC e a criar um cliente C# para chamar seu serviço gRPC.

Neste codelab, você aprenderá a criar e implantar pipelines complexos de ciência de dados com o Kubeflow Pipelines, sem usar comandos da CLI ou SDKs.

Neste codelab, você vai aprender a implantar o Managed Active Directory no Google Cloud Platform

Neste codelab, você vai transcrever um arquivo de áudio para usar a API Text-to-Speech com o Node.js.

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga de proxy TCP/SSL com um serviço de back-end e usar o Cloud Armor para limitar o acesso ao balanceador de carga a apenas um conjunto específico de usuários clientes

Neste codelab, você vai aprender sobre as regras pré-configuradas de WAF do Cloud Armor, que permitem a proteção contra algumas das 10 principais vulnerabilidades do OWASP com nomes simples para conjuntos de regras.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Private Service Connect para APIs do Google. Mais especificamente, você vai criar um endpoint de serviço para APIs de armazenamento, um bucket do Cloud Storage e e realizar a validação usando DNS.

Neste codelab, você primeiro vai explorar um aplicativo Node.js para fazer capturas de tela de páginas da Web e armazená-las no Cloud Storage. Em seguida, você vai criar uma imagem de contêiner para o aplicativo, executá-la como um job no Cloud Run e atualizar o job para processar mais páginas da Web e executá-lo de maneira programada com o Cloud Scheduler.

Aprenda a hospedar e escalonar um app da Web no Google Cloud com o Compute Engine.

Neste codelab, você aprenderá a usar a API Video Intelligence com C#.

Neste codelab, você vai ganhar experiência com a criação de um aplicativo com design adaptável e animado de forma fluida com o Material Design 3 nas seis plataformas que têm o suporte do Flutter.

Aprenda a usar as APIs Scene Semantics e Geospatial Depth com o Kotlin no ARCore.

Aprenda a usar as APIs Streetscape Geometry e Rooftop anchors no ARCore com o Kotlin.

Aprenda a usar o ARCore Geospatial Creator para Unity.

Saiba como implementar chaves de acesso com o preenchimento automático de formulários em um app da Web para criar um login mais simples e seguro.

Neste codelab, você criará um controle deslizante de imagem que terá um funcionamento independente do framework Angular, pode ser importado para qualquer framework e é muito fácil de integrar.

Aprenda a usar as ferramentas do Geospatial Creator no Adobe Aero.

Neste codelab, você aprenderá a criar um app do Flutter que gera nomes aleatórios e legais.

Saiba como analisar as visualizações de influenciadores no YouTube em qualquer empresa ou produto usando os recursos de IA generativa do Google.

Neste codelab, você modificará um app de vídeo iOS existente para transmitir conteúdo em um dispositivo compatível com Google Cast.

Neste codelab, você vai configurar o Cloud KMS Autokey e criptografar recursos de maneira automática e sob demanda à medida que eles são criados.

Saiba como criar um banco de dados AlloyDB usando o job do Cloud Run

Neste codelab, vamos demonstrar como integrar modelos LLM, Gemini 1.0 Pro (somente texto) e Gemini 1.0 Pro Vision (multimodal) diretamente na sua carga de trabalho do BigQuery para uma experiência de geração de insights com pouco código.

Conheça os recursos e funcionalidades projetados para agilizar o fluxo de trabalho de desenvolvimento para engenheiros de software encarregados de desenvolver aplicativos Java em um ambiente conteinerizado.

Neste laboratório, você vai criar o serviço de menu Cymbal Eats, expondo APIs RESTful para adicionar, atualizar, excluir e listar itens de menu. Você vai criar um banco de dados do Cloud SQL como banco de dados de back-end para o serviço de menus,

Este codelab apresentará a API DLP ao usuário por uma interface de linha de comando. O usuário fará o download do código do projeto e revisará algumas das ferramentas no diretório de exemplos e suas funções subjacentes.

Neste codelab, você vai criar uma ManagedZone do Cloud DNS e os ResourceRecordSets relevantes usando a gcloud para gerenciar seu domínio e subdomínios. e resolução.

Neste codelab, você vai se familiarizar com o Google Compute Engine para ativar VMs, instalar softwares e disponibilizá-los na Internet por meio de um balanceador de carga de rede.

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery com Python

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga e um serviço de back-end associado. Em seguida, você vai criar uma regra de gerenciamento de bots do Cloud Armor e aprender como ela protege seus back-ends.

Neste tutorial, você vai aprender a gerenciar processadores da Document AI com Python.

Neste codelab, você vai aprender a executar jobs do BigQuery em um conjunto de dados da Wikipédia em paralelo com o recurso de iteração paralela do Workflows.

Neste codelab, você vai aprender a criar e usar uma fila normal do Cloud Tasks para tarefas de destino HTTP. Em seguida, você vai aprender a usar a substituição de URI HTTP no nível da fila e a nova API BufferTask para armazenar solicitações HTTP em buffer mais facilmente com o Cloud Tasks.

Neste codelab, você vai criar um balanceador de carga e um serviço de back-end associado. Depois você vai criar uma política de limitação de taxa do Cloud Armor e entender como ela protege os back-ends.

Neste codelab, você vai aprender a iniciar um cluster gerenciado do Spark/Hadoop usando o Dataproc, enviar um job de exemplo do Spark e encerrar o cluster usando a linha de comando.

Neste codelab, você vai aumentar um app do Chat do Programa de agendamento de horários baseado no Dialogflow e no Google Agenda para ser executado no Google Chat. Você vai criar e implantar mensagens personalizadas do Google Chat.

Neste codelab, você vai testar várias APIs da Web que são novas ou estão disponíveis apenas atrás de uma flag.

Este codelab demonstra o uso do Gemini para Google Cloud para acelerar a solução de problemas. Você vai conhecer o Gemini para resumir registros, explicar erros e ajudar a encontrar soluções para o problema.

Aprender a gerenciar dependências com o Architect Registry.

Neste codelab, você vai criar um aplicativo da Web, restringir o acesso a grupos específicos de usuários e usar a identidade do usuário autenticado no programa.

Este codelab vai ajudar você a executar o WRF® no Google Cloud Platform usando a solução Slurm-GCP da SchedMD

Saiba como criar um projeto do Google Cloud, configurar e navegar pelo console do Google Cloud e acessar alguns dos serviços mais usados no console do Cloud.

Saiba como fazer streaming de mídia e dados entre dois navegadores. Conheça as principais APIs e tecnologias do WebRTC. Capture e manipule imagens usando getUserMedia, CSS e o elemento "canvas". Configure uma conexão de peering e troque dados diretamente entre navegadores usando canais de dados. Por fim, configure um servidor de sinalização usando Node.js.

Saiba como receber atualizações de localização para o Android (incluindo o Android 11).

Neste tutorial, você vai aprender a configurar e validar o acesso a previsões on-line usando o Private Service Connect.

Aprender a criar um projeto do Google Cloud e chamar uma API nele.

Neste codelab, você vai aprender a usar a CLI do Apps Script, a clasp, para extrair, enviar e implantar seus projetos do Apps Script na linha de comando.

Neste codelab, você vai aprender sobre as listas de endereços IP nomeados do Google Cloud Armor. Mais especificamente, você vai configurar uma lista de endereços IP nomeada em uma política de segurança e validar a conectividade.

Neste codelab, você criará uma nova instância do Compute Engine, além de compilar e executar um programa para calcular o pi até milhões de casas decimais.

Saiba como implantar continuamente cargas de trabalho conteinerizadas no GKE com o Cloud Build.

Neste tutorial, você aprenderá a criar um aplicativo da Web simples com Python no Google App Engine.

Neste codelab, você vai ver como o Gemini Code Assist ajuda você nas principais etapas do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), como design, criação, teste e implantação. Vamos projetar e desenvolver um aplicativo inteiro e implantá-lo no Google Cloud.

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery com a biblioteca de cliente Node.js

Neste codelab, você vai aprender as noções básicas do BigQuery e como usá-lo para consultar terabytes de dados, como o conjunto de dados da Wikipédia.

Saiba como criar um aplicativo Spring Boot simples e implantá-lo no ambiente padrão do App Engine.

Neste codelab, você vai aprender a implantar um app ASP.NET simples em um Windows Server no Google Compute Engine

Neste codelab, você vai aprender a usar o BigQuery com C#.

Aprenda a criar um cliente frontend de front-end para criar uma experiência de conversação para um app Dialogflow.

Conheça os recursos e funções projetados para agilizar o fluxo de trabalho de desenvolvimento para engenheiros de software encarregados de desenvolver aplicativos Python em um ambiente conteinerizado usando o Cloud Workstations.

Neste codelab, você aprenderá a criar e iniciar um aplicativo ASP.NET Core no Google Cloud Shell sem precisar sair do navegador.

Integrar bancos de dados sem servidor com aplicativos em execução no Cloud Run, configurando serviços para usar o banco de dados relacional do Cloud Spanner e o Cloud Firestore

Neste codelab, você conhecerá o Cloud Bigtable com o cliente HBase em Java. Você carregará os dados, executará algumas consultas e irá plotar os dados em um mapa.

Conheça os recursos e funções projetados para agilizar o fluxo de trabalho de desenvolvimento para engenheiros de software encarregados de desenvolver aplicativos Python em um ambiente conteinerizado usando o Cloud Workstations.

Neste codelab, você aprenderá a implantar um aplicativo simples do ASP.NET Core no Google App Engine

Neste codelab, você vai aprender a proteger a API BigQuery usando o VPC Service Controls. O codelab começa sem um serviço de API protegido pelo perímetro de serviço, permitindo que consultas em conjuntos de dados públicos e os resultados sejam salvos

Neste laboratório, você analisará um fluxo de trabalho de ML completo no GCP: ingerir dados do BigQuery, criar um modelo XGBoost em uma instância do AI Platform Notebooks do Cloud e implantar o modelo no AI Platform.

Saiba como conectar um aplicativo em execução no GKE Autopilot à instância particular do banco de dados do AlloyDB

Neste codelab, você vai aprender a criar um complemento do Google Workspace usando o Node.js e o Cloud Run.

Neste codelab, você vai criar uma página da Web que interage com uma placa micro:bit da BBC para mostrar imagens na tela de LED 5x5. Você vai aprender sobre a API Web Serial e como usar streams legíveis, graváveis e de transformação para se comunicar com dispositivos seriais pelo navegador.

Neste laboratório, vamos criar um perímetro do VPC Service Controls e usá-lo para proteger um projeto. Em seguida, vamos provocar uma violação de entrada do VPC Service Controls e orientar o processo de solução de problemas da negação. Ao final deste laboratório, você entenderá melhor como usar o VPC Service Controls para proteger seus recursos.

Neste codelab, você vai aprender a usar rotinas de previsão personalizadas na Vertex AI para criar uma lógica personalizada de pré e pós-processamento.

Neste laboratório, vamos criar um perímetro do VPC Service Controls e usá-lo para proteger um projeto. Em seguida, vamos provocar uma violação de saída do VPC Service Controls e orientar o processo de solução de problemas da negação com a criação de uma regra de saída. Ao final deste laboratório, você entenderá melhor como usar o VPC Service Controls para proteger seus recursos.

Neste laboratório, você vai aprender a treinar um modelo da XGBoost em um conjunto de dados financeiro, implantá-lo no AI Platform do Cloud e analisá-lo com a Ferramenta What-If

Aprenda a criar um formulário da Web adaptável, em que cada usuário recebe uma interface personalizada que reflete as preferências dele naquele momento.

Este codelab mostra como usar o Console do Google Cloud para conceder papéis do Identity and Access Management (IAM) aos principais do seu projeto.

Neste tutorial, você vai aprender a configurar um notebook seguro gerenciado pelo usuário

Neste codelab, você criará um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas de clientes, orientar a descoberta de produtos e personalizar os resultados da pesquisa para um conjunto de dados de e-commerce.

Neste codelab, você vai instalar o teste da plataforma ABAP 202

Neste codelab, você vai criar um aplicativo de chat orientado por conhecimento projetado para responder perguntas relacionadas à pesquisa de patentes e trazer resultados contextualmente relevantes fundamentados na verdade do conjunto de dados de patentes como fonte.

Neste codelab, você vai configurar a autenticação do SDK do ABAP usando tokens para SAP hospedados na VM do Compute Engine e executar a API Address Validation

O Thread 1.2 introduz o multicast nas redes Thread, o que permite a comunicação multicast entre os segmentos de rede Thread e de infraestrutura (Wi-Fi/ethernet). Este codelab orientará você no processo de configuração e uso dos recursos de multicast do Thread 1.2.

Neste codelab, você usará as APIs OpenThread para iniciar uma rede Thread, monitorar e reagir a mudanças nas funções de dispositivos e enviar mensagens UDP em hardware real.

Neste codelab, você usará o OTBR como um roteador de borda Thread padrão, além de descobrir e alcançar dispositivos finais do Thread a partir de um smartphone conectado à mesma rede Wi-Fi.

Neste codelab, você vai programar o OpenThread em hardware real, criar e gerenciar uma rede Thread e transmitir mensagens entre nós.

Neste codelab, você simulará uma rede Thread em dispositivos virtuais usando o OpenThread em uma máquina Linux ou Mac OS.

Neste codelab, você usará a CLI OTNS e a visualização da Web para adicionar/mover/excluir nós em uma rede Thread simulada e observar como a rede se adapta às mudanças de topologia.

Neste codelab, você vai programar o OpenThread em hardware real, criar e gerenciar uma rede Thread e transmitir mensagens entre nós.

Neste codelab, você vai executar testes funcionais do OpenThread com visualização usando uma interface da Web.

Neste codelab, você criará um roteador de borda do OpenThread compatível com NAT64 e usará o dispositivo final na rede para acessar recursos somente IPv4 da Internet.

Neste codelab, você vai programar o OpenThread em hardware real, criar e gerenciar uma rede Thread e transmitir mensagens entre nós.

Neste codelab, você simulará uma rede Thread em dispositivos virtuais usando o OpenThread no Docker.

Neste codelab, você vai programar o OpenThread em hardware real, criar e gerenciar uma rede Thread e transmitir mensagens entre nós.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Private Service Connect para APIs do Google. Mais especificamente, você vai criar um endpoint de serviço para APIs de armazenamento, um bucket do Cloud Storage e e realizar a validação usando DNS.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Google Analytics para Firebase para analisar o comportamento do usuário com os eventos do app.

Neste codelab, você vai aprender a usar um balanceador de carga híbrido HTTP(S) externo para alcançar um grupo de endpoints de rede (NEG).

Criaremos um aplicativo de visão computacional usando Spring Boot e Java para que você aproveite o potencial do reconhecimento e da análise de imagens nos seus projetos.

Conheça os recursos do Cloud Shell e do Cloud Shell Editor.

Neste codelab, você aprenderá a adicionar anúncios de banner e nativos in-line da AdMob a um app Flutter.

Neste codelab, você aprenderá a usar a Configuração remota do Firebase para alterar o comportamento do app sem uma atualização. Além disso, vamos abordar como executar o teste A/B para encontrar o valor ideal.

Neste codelab, você vai aprender a enviar eventos externos ao GA4 usando o Measurement Protocol(Web).

Este codelab apresentará os principais conceitos das Accelerated Mobile Pages e como elas diferem dos documentos HTML tradicionais. Para isso, vamos criar e validar documentos AMP.

Este codelab apresentará os principais conceitos das Accelerated Mobile Pages e como elas diferem dos documentos HTML tradicionais. Para isso, vamos criar e validar documentos AMP.

Aprenda a aprimorar sua ação com recursos que motivam os usuários.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Cloud IDS. Mais especificamente, você vai criar um endpoint do Cloud IDS, gerar tráfego de ameaças e analisar os resultados.

Neste codelab, você aprenderá a usar a Configuração remota do Firebase para alterar o comportamento do app sem uma atualização. Além disso, vamos abordar como executar o teste A/B para encontrar o valor ideal.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para publicar e consumir serviços.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Private Service Connect para publicar e consumir serviços em um ambiente do GKE

Neste codelab, você vai aprender a usar o Google Analytics para Firebase para analisar o comportamento do usuário com os eventos do app.

Neste codelab, você vai aprender a rotear alertas de monitoramento do Datadog para o Google Cloud com o Eventarc.

Neste codelab, você vai criar um serviço do Cloud Run acionado pelo Cloud Scheduler em um intervalo de tempo regular para criar uma colagem das imagens mais recentes.

Neste codelab, você vai criar um serviço Java usando o suporte do Google para bibliotecas de cliente Java nativas e implantá-lo no Cloud Run. O serviço executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a se conectar a recursos de computação hospedados no Google Cloud Platform pela Web.

Saiba como conectar seu app do Spring Boot ao Cloud SQL.

Neste codelab, você vai criar um app da Web simples, executá-lo em um ambiente de desenvolvedor particular, executá-lo em um contêiner usando o Docker e, por fim, implantar o mesmo app no Cloud.

Neste codelab, você vai criar uma função do Cloud (Java) que executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender sobre os principais recursos do Eventarc.

Aprenda a criar e lançar um app Java do Spring Boot do Cloud Shell sem sair do navegador.

Neste codelab, você aprenderá a usar o Spring Cloud GCP para gravar e ler objetos do Datastore.

Neste tutorial, você vai aprender a usar o Cloud Run implantando e executando sem servidor um contêiner sem estado (com a infraestrutura abstraída). O Cloud Run oferece uma opção totalmente gerenciada ou a execução em um cluster do GKE.

Neste codelab, você vai criar um serviço Java usando o suporte do Google para bibliotecas de cliente Java nativas e implantá-lo no Cloud Run. O serviço executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai criar um novo serviço do Cloud Run que é acionado pelo Eventarc quando uma imagem é excluída do Cloud Storage. O serviço, por sua vez, exclui a miniatura da imagem no Cloud Storage e os metadados na coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai aprender a usar o Cloud Run implantando e executando sem servidor um contêiner sem estado (com a infraestrutura abstraída). O Cloud Run oferece uma opção totalmente gerenciada ou a execução em um cluster do GKE.

Neste codelab, você criará um aplicativo Spring usando o Kotlin e fará a integração com várias tecnologias do Google Cloud Platform, como o Cloud Pub/Sub e o Cloud SQL.

Neste codelab, você vai criar uma instância do Google Cloud Spanner, um banco de dados vazio, e aprender a carregar e consultar dados de amostra.

Neste codelab, você criará dois aplicativos Spring Boot que trocam mensagens por meio do Spring Integration usando o Google Cloud Pub/Sub em segundo plano.

Neste codelab, você vai aprender a responder a alertas de monitoramento do Datadog com o Eventarc e o Workflows

Neste codelab, você vai criar uma função do Cloud que executa a análise de imagens usando a API Vision em resposta a eventos do Cloud Storage e salva os resultados da análise em uma coleção do Firestore.

Neste codelab, você vai conectar serviços de amostra em execução no Autopilot do GKE ao Cloud Spanner.

Neste codelab, você vai aprender a criar e executar um bot do Slack no Google Cloud. Ele usa o Cloud Run, uma plataforma de computação totalmente gerenciada que faz o escalonamento automático dos contêineres sem estado.

Neste codelab, você vai implementar um serviço de item e um serviço de postagem de troca para trabalhar com o Cloud Spanner.

Neste codelab, você vai aprender a usar a API Speech-to-Text com C#.

Neste codelab, você aprenderá a criar um placar de jogos usando uma tabela de banco de dados do Cloud Spanner com uma coluna de carimbo de data/hora de confirmação.

Neste tutorial, você vai aprender a usar a API Speech-to-Text com Python.

Neste codelab, você vai criar um serviço do Cloud Run que cria miniaturas de imagens em resposta a eventos do Cloud Storage transmitidos por um tópico do Pub/Sub.

Neste codelab, você criará um front-end da Web no Google App Engine que permite aos usuários fazer upload de fotos, navegar pelas fotos enviadas, as miniaturas e a colagem mais recente.

Neste codelab, você criará um aplicativo Java básico que usa o Hibernate para manter dados no Cloud Spanner.

Neste codelab, você vai transcrever um arquivo de áudio para usar a API Speech-to-Text com Node.js.

O conector do Cloud SQL Go é a maneira mais fácil de conectar o aplicativo Go ao banco de dados do Cloud SQL com segurança. O Cloud Run é uma plataforma sem servidor totalmente gerenciada que permite executar contêineres sem estado que podem ser

Saiba como implantar e executar um contêiner com o Cloud Run no Node.js.

Neste codelab, você aprenderá a usar o Spring Cloud GCP para gravar e ler dados de um banco de dados do Cloud Spanner.

Neste codelab, você aprenderá a implantar o CMS do Django usando componentes sem servidor: o Cloud Run para o mecanismo da Web, o Cloud SQL para o banco de dados e o Cloud Build para os recursos de mídia.

Neste codelab, você vai criar uma versão orquestrada do Pic-a-daily usando o Workflows

Neste codelab, você vai aprender a usar o Terraform para criar e gerenciar recursos do Google Cloud Spanner.

Neste codelab, você vai aprender sobre o Cloud Profiler, uma ferramenta para coleta e análise contínuas dos dados de desempenho de ambientes de produção com baixa sobrecarga.