Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
CHEAH CHIN HONG Carrick
Miembro desde 2023
Liga de Plata
29060 puntos
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Earned jul 31, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned sep 16, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned sep 15, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned sep 15, 2024 EDT
Ingeniería de atributos
Earned ago 27, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCAIP - Español
Earned jul 15, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned jun 28, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings
Earned jun 3, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI
Earned jun 3, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned jun 3, 2024 EDT
Explorador de IA generativa - Vertex AI
Earned jun 3, 2024 EDT
Gemini para analistas y científicos de datos
Earned may 19, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned may 18, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned may 18, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned may 18, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned abr 23, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned abr 21, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned abr 20, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned ene 19, 2024 EST
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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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, 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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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.
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En este curso, se les enseña a los agentes de centros de contacto sobre las principales características y funcionalidades de Contact Center AI Platform (CCAIP). CCAIP es una plataforma de centro de contacto unificada que acelera las capacidades de las organizaciones para usar y, luego, implementar CCAI sin depender de múltiples proveedores de tecnología. Este curso está especialmente dirigido a personas que se encargan de gestionar interacciones con los consumidores a través de chat y llamadas.
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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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En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.
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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.
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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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El curso Explorador de IA generativa - Vertex AI es una colección de labs sobre cómo usar la IA generativa en Google Cloud. A través de los labs, aprenderás sobre cómo usar los modelos de la familia de APIs de PaLM de Vertex AI, incluidos text-bison, chat-bison y textembedding-gecko. También aprenderás sobre el diseño de instrucciones, las prácticas recomendadas y cómo se puede usar para la ideación, la clasificación, la extracción y el resumen de texto, y mucho más. También aprenderás a ajustar un modelo de base mediante el entrenamiento personalizado de Vertex AI y, luego, implementarlo en un extremo de Vertex AI.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo la implementa Google en sus productos. También se presentan los 7 principios de la IA de Google.
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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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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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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.
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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
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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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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Earned jul 31, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned sep 16, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned sep 15, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned sep 15, 2024 EDT
Ingeniería de atributos
Earned ago 27, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCAIP - Español
Earned jul 15, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned jun 28, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings
Earned jun 3, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI
Earned jun 3, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned jun 3, 2024 EDT
Explorador de IA generativa - Vertex AI
Earned jun 3, 2024 EDT
Gemini para analistas y científicos de datos
Earned may 19, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned may 18, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned may 18, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned may 18, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned abr 23, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned abr 21, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned abr 20, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned ene 19, 2024 EST