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Richard Samuel

Miembro desde 2024

Liga de Plata

5950 puntos
Crea aplicaciones de IA del mundo real con Imagen y Gemini Earned abr 8, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned mar 31, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad Earned mar 31, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia Earned feb 10, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned feb 10, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned feb 9, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned feb 5, 2025 EST

Completa la insignia de habilidad introductoria Crea aplicaciones de IA del mundo real con Imagen y Gemini para demostrar que tienes estas habilidades: reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, generación de imágenes con los potentes modelos Imagen y Gemini de Google y, por último, implementación de aplicaciones en la plataforma de Vertex AI.

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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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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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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 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, 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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