VIJAY KUMAR GANAPATHY NAGARAJAN
Miembro desde 2020
Mecanismo de atención
Earned ene 28, 2024 EST
Introducción a la generación de imágenes
Earned ene 22, 2024 EST
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned ene 20, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Español
Earned ene 20, 2024 EST
Introducción a la IA responsable
Earned ene 20, 2024 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned ene 18, 2024 EST
Introducción a la IA generativa
Earned ene 18, 2024 EST
Desarrolla aplicaciones con Cloud Run y Google Cloud: conceptos básicos
Earned ene 1, 2024 EST
Desarrolla aplicaciones alojadas en contenedores en Google Cloud
Earned ene 1, 2024 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned dic 23, 2023 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - Español
Earned dic 12, 2023 EST
Getting Started with Application Development - Español
Earned oct 10, 2023 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned sep 24, 2023 EDT
Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.
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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.
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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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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa.
Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.
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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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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En este curso, se presenta la plataforma sin servidores Cloud Run para ejecutar aplicaciones.
Aquí, aprenderás los aspectos básicos de Cloud Run, su modelo de recursos y el ciclo de vida de los contenedores.
Aprenderás sobre identidades de servicios, cómo controlar el acceso a los servicios y cómo desarrollar y probar tu aplicación localmente antes de implementarla en Cloud Run.
En el curso, también se te enseña cómo integrarte con otros servicios en Google Cloud para que puedas crear aplicaciones con todas las funciones.
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En este curso, aprenderás sobre los contenedores y cómo crear y empaquetar imágenes de contenedor. El contenido de este curso incluye prácticas recomendadas para crear y proteger contenedores, y
sirve de introducción a Cloud Run y Google Kubernetes Engine para desarrolladores de aplicaciones.
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En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenderán a diseñar y desarrollar aplicaciones nativas de la nube que integren perfectamente los servicios administrados de Google Cloud. A través de una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a aplicar las prácticas recomendadas del desarrollo de aplicaciones y usar los servicios de almacenamiento de Google Cloud apropiados para el almacenamiento de objetos, datos relacionales, almacenamiento en caché y análisis.
Es obligatorio completar una versión de cada lab. Los labs están disponibles en Node.js y, en la mayoría de los casos, también en Python o Java. Puedes completar cada lab en el lenguaje que prefieras.
Este es el primer curso de la serie Developing Applications with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Securing and Integrating Components of your Application.
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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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