Miembro desde 2025
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos
Earned ene 7, 2026 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned ene 5, 2026 EST
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Earned ene 5, 2026 EST
Google Cloud IAM y redes para profesionales de AWS
Earned dic 30, 2025 EST
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.
Este es un curso introductorio de microaprendizaje en el que se explora qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de instrucciones para mejorar el rendimiento de los LLM. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.
Este es el primer curso de una serie de cuatro cursos para Cloud Architects y Engineers con conocimientos previos de AWS. En él, se comparan las soluciones de Google Cloud y AWS y se guía a los profesionales en cuanto a su uso. Este curso se centra en Identity and Access Management (IAM) y las redes en Google Cloud. Los estudiantes aplican sus conocimientos sobre la administración de accesos y redes en AWS para explorar las similitudes y diferencias con la administración de accesos y redes en Google Cloud. También adquieren experiencia práctica en la creación y administración de recursos de Google Cloud.