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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Kshitheesh Sai Varma

Miembro desde 2024

Liga de Oro

7067 puntos
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 9, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes Earned mar 9, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas Earned mar 9, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes Earned mar 8, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 8, 2026 EST
Crea agentes con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 8, 2026 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned dic 9, 2024 EST
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned dic 7, 2024 EST
Arquitectura de codificador-decodificador Earned nov 29, 2024 EST
Mecanismo de atención Earned nov 29, 2024 EST
Introducción a la IA responsable Earned nov 29, 2024 EST
Introducción a la IA generativa Earned abr 28, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned abr 28, 2024 EDT

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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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.

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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 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. Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates

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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google. En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.

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Descubre cómo puedes utilizar el Kit de desarrollo de agentes (ADK). Se aborda el framework de código abierto de ADK, pasando de una ingeniería de instrucciones simple a un enfoque de desarrollo de software estructurado y centrado en el código.

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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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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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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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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 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 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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