Jitendra Sharma
Miembro desde 2024
Liga de Oro
18020 puntos
Crea sistemas multiagente colaborativos con el ADK y el MCP
Earned ago 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Crea instrucciones como un profesional con Google Workspace
Earned abr 28, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective
Earned abr 28, 2026 EDT
Crea e implementa agentes en producción
Earned abr 24, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned abr 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned abr 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Tu agente de comentarios personal
Earned abr 4, 2026 EDT
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack
Earned mar 29, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned mar 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Controla tu bandeja de entrada con IA
Earned nov 23, 2025 EST
Model Armor: protege las implementaciones de IA
Earned nov 23, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned nov 23, 2025 EST
Implementa y escala modelos de IA con Cloud Run
Earned nov 19, 2025 EST
Introducción a la seguridad en el mundo de la IA
Earned nov 19, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini para analistas y científicos de datos
Earned nov 18, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned nov 17, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad
Earned nov 10, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned nov 10, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned nov 10, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned nov 9, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned oct 18, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned oct 5, 2025 EDT
Gemini en Google Vids
Earned oct 5, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned sep 5, 2025 EDT
IA generativa: más allá del chatbot
Earned jul 30, 2025 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned abr 12, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned abr 12, 2024 EDT
Aprende a diseñar, coordinar e implementar sistemas multiagente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google y el Protocolo de contexto del modelo (MCP). Con un ejemplo de asistente de viajes, aprenderás a organizar una red de agentes especializados con parámetros personalizados. Al final del curso, comprenderás los patrones de diseño y las estrategias de implementación necesarios para flujos de trabajo de IA sólidos y escalables.
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En este video, se abordan los aspectos fundamentales de la ingeniería de instrucciones para una comunicación eficaz con la IA. Conoce un marco de trabajo simple (Personificación, Tarea, Contexto y Formato) para crear instrucciones claras y obtener mejores resultados más rápido de Gemini en Google Workspace. Descubre cómo usar el lenguaje natural, expresarte con precisión y realizar iteraciones para obtener una asistencia óptima de la IA.
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In this video, you'll learn to use Gemini as your personal data analyst. Master the art of turning screenshot "spaghetti" charts into clear strategic insights by asking plain-English questions about the patterns you see.
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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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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
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En este video, se explica cómo crear un agente personalizado del tipo "Trabaja conmigo" con las Gems de Gemini, que ayuda a optimizar los comentarios fundamentales y hace que tus reuniones sean más estratégicas y eficientes.
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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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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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En este video, se explica cómo usar Gemini en Gmail para resumir correos electrónicos, encontrar información y redactar borradores de respuestas, lo que te ayudará a administrar tu carpeta Recibidos de manera más eficiente.
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En este curso, se revisan las funciones de seguridad esenciales de Model Armor y se te prepara para trabajar con el servicio. Aprenderás sobre los riesgos de seguridad asociados a los LLM y cómo Model Armor protege tus aplicaciones de IA.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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La inferencia de IA es el proceso de utilizar un modelo de aprendizaje automático entrenado para realizar predicciones de datos nuevos y no vistos con la aplicación de patrones aprendidos. Este curso está diseñado para desarrolladores, ingenieros de AA y científicos de datos que deseen implementar rápidamente servicios de inferencia de IA en Cloud Run. Es útil para aquellos familiarizados con soluciones de implementación de aplicaciones sin servidores basadas en la nube, pero que quizás no tengan experiencia en la ejecución de inferencia de IA utilizando productos sin servidores de Google Cloud.
Se incluyen ejemplos en los que se implementa un modelo para la inferencia de IA con GPU y se integran apps de IA generativa en servicios de almacenamiento de datos.
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La Inteligencia Artificial (IA) ofrece posibilidades transformadoras, aunque también presenta nuevos desafíos de seguridad. En este curso, los líderes de seguridad y protección de datos aprenderán las estrategias para administrar de forma segura la IA en sus organizaciones. Descubre un framework para identificar y mitigar proactivamente riesgos específicos de la IA, proteger datos sensibles, garantizar el cumplimiento y crear una Infraestructura de IA resiliente. Elige casos de uso de cuatro sectores diferentes para explorar cómo se aplican estas estrategias a situaciones del mundo real.
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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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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
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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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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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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, 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, 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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En este curso, se presenta Google Vids, una herramienta de creación potenciada por IA en Google Workspace que te ayuda a convertir documentos sin procesar en videos profesionales y atractivos sin experiencia previa en edición. Aprenderás a generar borradores rápidamente con plantillas y herramientas automatizadas, así como a personalizar tu contenido con edición basada en transcripciones, mejoras visuales dinámicas y música personalizada. Por último, explorarás cómo integrar avatares de IA y voces en off para narrar tus presentaciones sin problemas en varios casos de uso empresariales.
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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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IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Gen AI Leader y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.
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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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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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