Ömer Faruk Güngör
Miembro desde 2021
Liga de Diamantes
19711 puntos
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad
Earned oct 16, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned oct 16, 2026 EDT
Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud
Earned oct 16, 2026 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción
Earned oct 16, 2026 EDT
Implementa sistemas multiagente con Gemini Enterprise Agent Platform
Earned oct 15, 2026 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned sep 22, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned sep 22, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned sep 22, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned sep 22, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos
Earned sep 22, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned sep 22, 2026 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned sep 21, 2026 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE
Earned sep 21, 2026 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned sep 21, 2026 EDT
Crea agentes de IA con bases de datos empresariales
Earned sep 17, 2026 EDT
AgentOps: Pon en funcionamiento agentes de IA en Google Cloud
Earned sep 17, 2026 EDT
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned sep 17, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google
Earned sep 17, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas
Earned sep 17, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes
Earned sep 17, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned sep 17, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes
Earned sep 17, 2026 EDT
Estrategia de agentes: Descubrimiento, diseño y prototipos
Earned sep 17, 2026 EDT
Despega con Google Antigravity: crea un videojuego con IA
Earned sep 17, 2026 EDT
Comprende los agentes de Google Cloud
Earned sep 17, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jul 25, 2026 EDT
Configura una red de Google Cloud
Earned nov 28, 2021 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML
Earned nov 27, 2021 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned nov 26, 2021 EST
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned nov 22, 2021 EST
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned nov 19, 2021 EST
Desarrolla tu red de Google Cloud
Earned nov 15, 2021 EST
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned nov 12, 2021 EST
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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Las aplicaciones de IA generativa pueden producir nuevas experiencias de usuario que eran casi imposibles antes de la invención de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Como desarrollador de aplicaciones, ¿cómo puedes utilizar la IA generativa para crear apps interesantes y potentes en Google Cloud?
En este curso, aprenderás sobre las aplicaciones de IA generativa y cómo puedes utilizar el diseño de instrucciones y la generación mejorada por recuperación (RAG) para crear aplicaciones potentes utilizando LLM. Aprenderás sobre una arquitectura lista para producción que puede utilizarse para aplicaciones basadas en IA generativa y crearás una app de chat basada en un LLM y RAG.
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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.
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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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Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
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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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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.
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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.
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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 ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.
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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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En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.
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Crea agentes de IA que puedan aprovechar las bases de datos empresariales con MCP Toolbox for Databases. Definirás herramientas de interacción segura con bases de datos y, además, implementarás capacidades de consulta inteligente (aprovechando embeddings de vectores y consultas estructuradas).
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Aprende las prácticas de AgentOps necesarias para llevar los agentes de IA generativa del prototipo a la producción. Este curso abarca la observabilidad de extremo a extremo, la automatización de verificaciones de calidad en canalizaciones de CI/CD y la protección de la infraestructura de agentes para el cumplimiento empresarial. Explora más contenido en el programa Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions.
As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
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Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
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Ya creaste agentes con la configuración avanzada, ahora es momento de darles capacidades del mundo real. Equipa a los agentes con herramientas que les permitan buscar en la Web, ejecutar código, realizar consultas en bases de datos y acciones personalizadas.
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Ya creaste agentes de LLM básicos que responden a consultas, ahora hagamos que sean con estado. Usa el estado de la sesión para crear agentes que mantengan el contexto, recuerden las preferencias de los usuarios y brinden experiencias personalizadas. Transforma a los agentes de respondedores sin estado a asistentes inteligentes.
Explora más contenido en el programa Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates
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Completa la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) completando este curso y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: formular problemas de investigación de modelos de lenguaje del mundo real, crear un tokenizador simple, preparar un conjunto de datos para entrenar un modelo de lenguaje transformador y ejecutar el bucle de entrenamiento de un modelo de lenguaje pequeño.
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Ya creaste tu primer agente: ahora es momento de dar el siguiente paso. En este curso, mejorarás tus habilidades aprendiendo a convertir un agente de IA básico en un asistente sofisticado y preciso. También aplicarás instrucciones avanzadas, selección de modelos, capacidades de planificación y patrones de salida estructurados.
Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates
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Adéntrate en el futuro con la Estrategia de agentes: Descubrimiento, diseño y prototipos. Este curso te permite dominar el marco de transformación con IA de agentes de Google y pasar de los chatbots a compañeros de equipo autónomos. A través de un caso de uso de venta minorista, aprenderás a cuantificar el valor comercial, priorizar proyectos de IA, asignar recorridos críticos de usuarios y crear prototipos funcionales con herramientas sin código como Google AI Studio y Gemini Enterprise. Este curso proporciona una hoja de ruta sólida necesaria para que los líderes empresariales y técnicos guíen a su organización hacia la era de la IA de agentes.
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En este curso, aprenderás a crear software a gran velocidad organizando agentes en Google Antigravity. En este curso práctico, primero se te guiará para instalar Antigravity y comenzar a usarlo. Luego, utilizarás Firebase para habilitar servicios para las apps que crees con Antigravity. Por último, crearás un videojuego, Voyager, pidiéndoles a los agentes de Antigravity que trabajen en paralelo.
Más información
En este curso, se proporciona una descripción general completa de las plataformas de agentes de Google Cloud, incluidos Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Agentes conversacionales y el Kit de desarrollo de agentes. Los estudiantes comprenderán las capacidades únicas de cada oferta, distinguirán la solución óptima para casos de uso específicos y adquirirán conocimientos básicos para crear aplicaciones de búsqueda y chat.
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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA generativa, cómo se utiliza y en qué se diferencia de los métodos de aprendizaje automático tradicionales. También menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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Completa el curso Configura una red de Google Cloud para obtener una insignia de habilidad. En el curso aprenderás a realizar tareas básicas de redes en Google Cloud, como crear una red personalizada, agregar reglas de firewall de subredes y, luego, crear VMs y probar la latencia cuando se comunican entre sí.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.
Más información
Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.
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Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub.
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Esta Quest de nivel básico es única entre las demás ofertas de Qwiklabs. Los labs se seleccionaron para brindar a los profesionales de TI experiencia práctica en temas y servicios que aparecen en la certificación Associate Cloud Engineer de Google Cloud Certified. Desde IAM hasta herramientas de redes y la implementación de Kubernetes Engine, esta Quest se compone de labs específicos que pondrán a prueba sus conocimientos de GCP. Tenga en cuenta que, si bien realizar estos labs le permitirá aumentar sus habilidades y capacidades, le recomendamos que además consulte la guía del examen y otros recursos de preparación disponibles.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación.
Más información
Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.
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