Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
Adithi Shankar
Miembro desde 2024
Liga de Plata
5030 puntos
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned oct 18, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned oct 18, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned sep 16, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned sep 16, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned sep 4, 2024 EDT
Mecanismo de atención
Earned sep 4, 2024 EDT
En este curso, se presentan los conceptos de la IA responsable y los principios de la IA. Se abordan técnicas para identificar de forma práctica la equidad y los sesgos, y mitigar los sesgos en las prácticas de IA/AA. Se exploran métodos y herramientas funcionales para implementar prácticas recomendadas de la IA responsable con productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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En este curso, se presentan los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, así como se menciona la importancia de la transparencia de la IA para los ingenieros y desarrolladores. Se exploran métodos y herramientas funcionales para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.
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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.
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En este curso, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.
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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.
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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned oct 18, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned oct 18, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned sep 16, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned sep 16, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned sep 4, 2024 EDT
Mecanismo de atención
Earned sep 4, 2024 EDT