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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Maggie Nanyonga

Miembro desde 2026

Liga de Plata

12674 puntos
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned feb 20, 2026 EST
AI Infrastructure: Networking Techniques Earned feb 20, 2026 EST
AI Infrastructure: Storage Options Earned feb 20, 2026 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned feb 20, 2026 EST
Infraestructura de IA: TPU de Cloud Earned feb 20, 2026 EST
Infraestructura de IA: GPU de Cloud Earned feb 20, 2026 EST
Infraestructura de IA: introducción a AI Hypercomputer Earned feb 20, 2026 EST
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned feb 20, 2026 EST
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad Earned feb 20, 2026 EST
Introducción a la seguridad en el mundo de la IA Earned feb 20, 2026 EST
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia Earned feb 19, 2026 EST
Model Armor: protege las implementaciones de IA Earned feb 19, 2026 EST
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned feb 19, 2026 EST
Responsible AI for Digital Leaders with Google Cloud Earned feb 19, 2026 EST
Agentes de IA generativa: transforma tu organización Earned feb 19, 2026 EST
Apps de IA generativa: transforma tu trabajo Earned feb 19, 2026 EST
IA generativa: explora el panorama Earned feb 19, 2026 EST
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales Earned feb 19, 2026 EST
IA generativa: más allá del chatbot Earned feb 19, 2026 EST
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise Earned feb 18, 2026 EST
Agentes empresariales y casos de uso Earned feb 18, 2026 EST
Conceptos básicos sobre los agentes Earned feb 18, 2026 EST
Introducción a los agentes de IA Earned feb 18, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned feb 18, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned feb 18, 2026 EST

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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Welcome to the "AI Infrastructure: Networking Techniques" course. In this course, you'll learn to leverage Google Cloud's high-bandwidth, low-latency infrastructure to optimize data transfer and communication between all the components of your AI system. By the end, you'll grasp the critical role networking plays across the entire AI pipeline from data ingestion and training to inference and be able to apply best practices to ensure your workloads run at maximum speed.

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In this course, you’ll take a comprehensive journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads. You’ll learn how to choose the right storage for each stage of the ML lifecycle. You’ll explore how to optimize for I/O performance during training, manage massive datasets for data preparation, and serve model artifacts with low latency. Through practical examples and demonstrations, you’ll gain the expertise to design robust storage solutions that accelerate your AI innovation.

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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Te damos la bienvenida al curso de TPU de Cloud. Exploraremos las ventajas y desventajas de las TPU en varios escenarios y compararemos diferentes aceleradores de TPU para ayudarte a elegir el más adecuado. Aprenderás estrategias para maximizar el rendimiento y la eficiencia de tus modelos de IA y comprenderás la importancia de la interoperabilidad entre GPU y TPU para los flujos de trabajo de aprendizaje automático flexibles. A través de contenido atractivo y demostraciones prácticas, te guiaremos paso a paso para aprovechar las TPU de manera eficaz.

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¿Sientes curiosidad por el potente hardware detrás de la IA? Este módulo analiza las computadoras de IA optimizadas para el rendimiento y muestra por qué son tan importantes. Exploraremos cómo las CPU, GPU y TPU hacen que las tareas de IA sean súper rápidas, qué hace que cada una sea única y cómo el software de IA las aprovecha al máximo. Al finalizar, sabrás exactamente cómo elegir la GPU adecuada para tus proyectos de IA, lo que te ayudará a tomar decisiones inteligentes para tus cargas de trabajo de IA.

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Con este curso, podrás comenzar a usar AI Hypercomputer fácilmente. Abordaremos los conceptos básicos sobre qué es y cómo ayuda a la IA con las cargas de trabajo. Conocerás los diferentes componentes de las hipercomputadoras, como las GPU, las TPU y las CPU, y descubrirás cómo elegir el enfoque de implementación adecuado para tus necesidades.

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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 temas importantes relacionados con la privacidad y seguridad de la IA. Se exploran herramientas y métodos prácticos para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad de la IA a través del uso de productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.

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La Inteligencia Artificial (IA) ofrece posibilidades transformadoras, aunque también presenta nuevos desafíos de seguridad. En este curso, los líderes de seguridad y protección de datos aprenderán las estrategias para administrar de forma segura la IA en sus organizaciones. Descubre un framework para identificar y mitigar proactivamente riesgos específicos de la IA, proteger datos sensibles, garantizar el cumplimiento y crear una Infraestructura de IA resiliente. Elige casos de uso de cuatro sectores diferentes para explorar cómo se aplican estas estrategias a situaciones del mundo real.

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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 revisan las funciones de seguridad esenciales de Model Armor y se te prepara para trabajar con el servicio. Aprenderás sobre los riesgos de seguridad asociados a los LLM y cómo Model Armor protege tus aplicaciones de IA.

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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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This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.

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Agentes de IA generativa: transforma tu organización es el quinto y último curso de la ruta de aprendizaje Líder de IA generativa. En este curso, se analiza cómo las organizaciones pueden usar agentes de IA generativa personalizados para abordar desafíos empresariales específicos. Puedes obtener experiencia práctica a través de la creación de un agente de IA básico mientras exploras los componentes de estos agentes, como los modelos, los bucles de razonamiento y las herramientas.

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Apps de IA generativa : transforma tu trabajo es el cuarto curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se presentan las aplicaciones de IA generativa de Google, como Gemini para Workspace y NotebookLM. Te brinda orientación sobre los conceptos como la fundamentación, la generación mejorada por recuperación, la creación de instrucciones eficaces y el desarrollo de flujos de trabajo automatizados.

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IA generativa: explora el panorama es el tercer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. La IA generativa está cambiando la manera en la que interactuamos y trabajamos con el mundo que nos rodea. Pero, como líder, ¿cómo puedes aprovechar su poder para generar resultados comerciales reales? En este curso, explorarás las diferentes capas del desarrollo de soluciones de IA generativa, las ofertas de Google Cloud y los factores que se deben considerar cuando se selecciona una solución.

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IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.

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IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.

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Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.

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Descubre cómo los agentes de IA impulsan el impacto empresarial. Luego, descubrirás cómo Gemini Enterprise te permite crear y organizar los agentes adecuados, desde soluciones sin código hasta soluciones con mucho código.

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Los agentes de IA representan un cambio importante más allá de los modelos de lenguaje grandes (LLM) tradicionales: en vez de simplemente generar soluciones basadas en texto, también pueden actuar de forma autónoma para ejecutarlas. En este curso, se presentan los conceptos fundamentales de los agentes de IA, cómo se diferencian de las APIs de LLM y cómo agregan valor en el mundo real. Basado en el informe de agentes de Google, proporciona la base teórica necesaria antes de escribir las primeras líneas de código de agente: ideal para desarrolladores, arquitectos y responsables de tomar decisiones técnicas que desean comprender los sistemas de IA desde la perspectiva del comportamiento autónomo y orientado a objetivos (y no solo la generación de texto). Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates.

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Obtén una descripción general conceptual de los agentes de IA. Descubre cómo los agentes de IA utilizan la acción y el razonamiento autónomos para resolver problemas complejos. Explorarás la arquitectura técnica que permite a los agentes aprender, planificar y alcanzar objetivos por ti.

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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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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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