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Liga de Diamantes

3706 puntos
Sprint de Arcade Febrero 2026 1 Earned feb 21, 2026 EST
De los Cimientos a las Maravillas Earned feb 16, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned ene 25, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned ene 14, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned ene 11, 2026 EST
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático Earned dic 28, 2025 EST
Introducción a la IA generativa Earned dic 27, 2025 EST

¡El Arcade Sprint 1 de este mes ya está disponible! Está diseñado para un aprendizaje rápido. Como los laboratorios están abiertos todo el mes, no hay prisa; simplemente participa cuando tengas tiempo. Ganarás 1 Punto Arcade y una nueva habilidad con cada paso. Así de simple: ¡consigue tu punto y mantén el ritmo!

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Mientras Pup y Kit se desplazan por la ciudad entre partidas, reservando planes sobre la marcha, explorando estructuras construidas para perdurar y transitando calles concurridas, la historia refleja lo que se necesita para mantener los sistemas funcionando a la perfección entre bastidores. Desde asegurar el almacenamiento y configurar las redes hasta mejorar el rendimiento, la fiabilidad y la rentabilidad, estos laboratorios reflejan el trabajo silencioso que posibilita la flexibilidad. Durante el proceso, los desafíos prácticos y los cuestionarios agudizan la toma de decisiones, para que, cuando llegue el momento de la siguiente gran jugada, todo esté listo para el juego.

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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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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 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.

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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 abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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