Karla Daniela Barajas Hernández
Miembro desde 2023
Liga de Diamantes
5568 puntos
Build Agent Skills with Google
Earned sep 14, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas
Earned sep 7, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes
Earned sep 1, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes
Earned ago 28, 2026 EDT
Estrategia de agentes: Descubrimiento, diseño y prototipos
Earned ago 26, 2026 EDT
Comprende los agentes de Google Cloud
Earned ago 24, 2026 EDT
Implementa tu primer agente
Earned may 6, 2026 EDT
Crea e implementa agentes en producción
Earned may 6, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: Conceptos básicos
Earned may 5, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned abr 27, 2026 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned oct 13, 2023 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned oct 13, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned ago 23, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español
Earned jul 25, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned jul 25, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned jul 25, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jul 25, 2023 EDT
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).
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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.
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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, 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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En este curso, aprenderás a implementar agentes de ADK en Vertex AI Agent Engine y Cloud Run.
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Explora la arquitectura y la implementación de sistemas multiagente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google y la sólida infraestructura de Google Cloud. Aprenderás a diseñar árboles de agentes jerárquicos y agentes de flujo de trabajo determinísticos, a la vez que identificas el entorno de hosting ideal (desde Cloud Run sin servidores hasta GKE de alto rendimiento) para garantizar que tus agentes de IA sean seguros, escalables y estén listos para la producción.
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Este curso tiene como objetivo proporcionar a los diseñadores y creadores de conversaciones los conceptos y las habilidades prácticas para diseñar, crear y probar agentes de experiencia del cliente sofisticados, multiagente y multimodales con Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio).
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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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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.
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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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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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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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