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Samprad Raja Uprety

Miembro desde 2024

Liga de Plata

19260 puntos
Introducción a la generación de imágenes Earned ene 2, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned ene 2, 2025 EST
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned ene 2, 2025 EST
[DEPRECATED] Ingeniería de atributos Earned ene 2, 2025 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned ene 2, 2025 EST
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned ene 1, 2025 EST
Trabaja con Notebooks en Vertex AI Earned ene 1, 2025 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned ene 1, 2025 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned ene 1, 2025 EST
Quiz: GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals Earned ene 1, 2025 EST
AI Services and GDC Deployments and Operations Earned dic 31, 2024 EST
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC Earned dic 31, 2024 EST
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE Earned dic 31, 2024 EST
GDC Platform Introduction Earned dic 31, 2024 EST
Introducción a la IA generativa Earned dic 31, 2024 EST

En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.

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El objetivo de este curso es equiparte con los conocimientos y las herramientas que necesitas para descubrir los desafíos únicos que enfrentan los equipos de MLOps cuando implementan y administran modelos de IA generativa, y explorar cómo Vertex AI fortalece a los equipos de IA para optimizar los procesos de MLOps y alcanzar el éxito en los proyectos de IA generativa.

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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.

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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.

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Este curso es una introducción a Notebooks de Vertex AI, que son entornos basados en notebooks de Jupyter que proporcionan una plataforma unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión de los modelos. Se abordan los siguientes temas: (1) Los diferentes tipos de Notebooks de Vertex AI y sus funciones y (2) cómo crear y administrar Notebooks de Vertex AI.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.

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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting. In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.

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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.

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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.

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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises. GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.

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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA generativa, cómo se utiliza y en qué se diferencia de los métodos de aprendizaje automático tradicionales. También menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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