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Sukanya K

Miembro desde 2023

Liga de Oro

8688 puntos
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned oct 31, 2025 EDT
Implementa sistemas multiagente con Gemini Enterprise Agent Platform Earned oct 30, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore Earned oct 29, 2025 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE Earned oct 28, 2025 EDT
Supervised Fine-tuning for Gemini Earned oct 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Model evaluation on Vertex AI Earned oct 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned oct 22, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned oct 22, 2025 EDT
Implement Hybrid Search Earned oct 21, 2025 EDT
Implement RAG with Gemini platform Earned oct 21, 2025 EDT
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery Earned oct 21, 2025 EDT
Understand and Respond to Media Earned oct 16, 2025 EDT
Edit images with Imagen Earned oct 15, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned oct 15, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned oct 15, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform Earned oct 6, 2025 EDT
[DEPRECATED] Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models Earned oct 6, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned sep 30, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use Earned sep 30, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned sep 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned sep 29, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned mar 24, 2025 EDT
Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud Earned mar 12, 2025 EDT
Moderniza Infraestructura y Aplicaciones con Google Cloud Earned mar 12, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned ene 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals Earned ene 24, 2025 EST
Diseño de instrucciones en Agent Platform Earned ene 23, 2025 EST
Conceptos básicos de BigQuery para profesionales de Oracle Earned ago 28, 2023 EDT
Conceptos básicos de BigQuery para profesionales de Snowflake Earned ago 28, 2023 EDT
Conceptos básicos de BigQuery para profesionales de Redshift Earned ago 28, 2023 EDT
Conceptos básicos de BigQuery para profesionales de Teradata Earned ago 28, 2023 EDT

In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.

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En este curso, aprenderás a usar el Kit de desarrollo de agentes de Google para crear sistemas multiagente complejos. Desarrollarás agentes equipados con herramientas y los conectarás mediante relaciones y flujos jerárquicos (entre elementos superiores y secundarios) para definir cómo deben interactuar. Ejecutarás tus agentes de forma local y los implementarás en Agent Runtime en Gemini Enterprise Agent Platform para que operen como un flujo de agentes administrado. Agent Runtime se encargará de las decisiones sobre infraestructura y el escalamiento de recursos. Ten en cuenta que estos labs se basan en una versión preliminar de este producto. Puede haber un poco de retraso en estos labs mientras proporcionamos actualizaciones de mantenimiento.

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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.

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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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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.

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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

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En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción. Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.

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Learn how to create Hybrid Search applications using Vector Search on Gemini platform to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.

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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Gemini platform APIs, vector stores, and the LangChain framework.

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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.

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Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.

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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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Model Garden on Gemini platform is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.

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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.

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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.

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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

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A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti. En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.

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La Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan una evolución importante en las tecnologías de la información que están transformando rápidamente una amplia variedad de sectores. El curso Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud explora cómo las organizaciones pueden usar la IA y el AA para transformar sus procesos empresariales. Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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Muchas empresas tradicionales usan apps y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En este curso, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube. Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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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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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.

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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Agent Platform y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Agent Platform. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.

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Este curso abarca los aspectos fundamentales de BigQuery para profesionales que están familiarizados con los almacenes de datos en la nube basados en SQL en Oracle y quieren comenzar a trabajar en BigQuery. A través de contenido interactivo de las lecciones y labs prácticos, aprenderás a aprovisionar recursos, crear y compartir recursos de datos, transferir datos y optimizar el rendimiento de las consultas en BigQuery. Aprovecharás tu conocimiento de Oracle para conocer las similitudes y diferencias entre Oracle y BigQuery para que comiences a usar almacenes de datos en BigQuery.

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Este curso abarca los aspectos fundamentales de BigQuery para profesionales que están familiarizados con los almacenes de datos en la nube basados en SQL en Snowflake y quieren comenzar a trabajar en BigQuery. A través de contenido interactivo de las lecciones y labs prácticos, aprenderás a aprovisionar recursos, crear y compartir recursos de datos, transferir datos y optimizar el rendimiento de las consultas en BigQuery. Aprovecharás tu conocimiento de Snowflake para conocer las similitudes y diferencias entre Snowflake y BigQuery para que comiences a usar almacenes de datos en BigQuery.

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Este curso abarca los aspectos fundamentales de BigQuery para profesionales que están familiarizados con los almacenes de datos en la nube basados en SQL en Redshift y quieren comenzar a trabajar en BigQuery. A través de contenido interactivo de las lecciones y labs prácticos, aprenderás a aprovisionar recursos, crear y compartir recursos de datos, transferir datos y optimizar el rendimiento de las consultas en BigQuery. Aprovecharás tu conocimiento de Redshift para conocer las similitudes y diferencias entre Redshift y BigQuery para que comiences a usar almacenes de datos en BigQuery.

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Este curso abarca los aspectos fundamentales de BigQuery para profesionales que están familiarizados con los almacenes de datos en la nube basados en SQL en Teradata y quieren comenzar a trabajar en BigQuery. A través de contenido interactivo en las lecciones y labs prácticos, aprenderán a aprovisionar recursos, crear y compartir recursos de datos, transferir datos y optimizar el rendimiento de las consultas en BigQuery. También aprovecharán sus conocimientos de Teradata para conocer las similitudes y diferencias entre Teradata y BigQuery para comenzar a usar almacenes de datos en BigQuery.

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