Petr Klimeš
Miembro desde 2026
Liga de Plata
11202 puntos
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations
Earned nov 3, 2026 EST
Google Threat Intelligence
Earned nov 3, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned nov 3, 2026 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR)
Earned nov 3, 2026 EST
Introduction to Google Security Operations (SIEM)
Earned nov 3, 2026 EST
Agrega capacidades de agente con herramientas
Earned nov 3, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned nov 3, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned nov 3, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact
Earned nov 3, 2026 EST
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned nov 3, 2026 EST
Customer Experience Agent Studio: Design and Test Solutions
Earned nov 3, 2026 EST
Google Cloud Agent Governance and Security
Earned nov 3, 2026 EST
Innovating with Data and Google Cloud
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned nov 3, 2026 EST
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned nov 3, 2026 EST
Controla la memoria y el estado de los agentes
Earned nov 3, 2026 EST
Add Agent Guardrails with Callbacks
Earned nov 3, 2026 EST
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PCA
Earned nov 3, 2026 EST
Implementa tu primer agente
Earned nov 3, 2026 EST
Coordinate Multiple Agents
Earned nov 3, 2026 EST
Agent Assist y sus capacidades de IA generativa
Earned nov 3, 2026 EST
Crea agentes con guías generativas
Earned nov 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Crea tu propio juego de arcade retro
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Conviértete en un “DJ de ambientes”
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Crea tu informe definitivo de exploración de universidades
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Elementos visuales de campaña con un solo clic
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: De un boceto en una servilleta a una app funcional
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Trucos de Gemini para el Calendario en Gmail
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Hojas de cálculo y secuencias de comandos sin código
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Automatiza tareas con Gemini y Apps Script
Earned oct 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets
Earned oct 16, 2026 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise
Earned oct 16, 2026 EDT
Agentes empresariales y casos de uso
Earned oct 16, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes
Earned oct 16, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned oct 15, 2026 EDT
Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors.
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Google Threat Intelligence ofrece una visibilidad inigualable de las amenazas, ya que proporciona inteligencia contra amenazas detallada y oportuna a equipos de seguridad en todo el mundo. En este curso, se abarcan las diversas funciones de Google Threat Intelligence y las maneras comunes en que las organizaciones lo usan para mitigar amenazas proactivamente.
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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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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.
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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.
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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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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, 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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.
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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions.
As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
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In this advanced course, you will design, evaluate, deploy, and monitor production-ready AI agents using Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio).
You will apply deterministic design principles, test agents with simulations, and build low-latency voice experiences with Native Audio. You will accelerate development using the CX Agent Studio Model Context Protocol (MCP) server and enterprise connectors. Then, evaluate agent performance with golden test cases and the AI-assisted quality hill climbing process. Finally, deploy your agents across web and telephony channels, configure human escalation, and monitor live conversations using Quality AI in CX Insights.
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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
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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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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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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 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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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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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).
Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates
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You’ve built capable agents with powerful tools—now ensure they operate safely and reliably. Use callbacks as observation points and control mechanisms. Monitor what’s happening, validate inputs and outputs, implement guardrails, and gain confidence that your agents behave in production.
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Cloud Architect.
Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un cuaderno en Gemini Notebook y aprenderás a usar una guía de estudio como práctica para un examen de certificación.
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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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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
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Aprovecha el poder de la IA generativa para crear agentes inteligentes y automatizados. Después de completar este curso, podrás desarrollar un agente de almacén de datos que responda de inmediato preguntas complejas extrayendo y sintetizando automáticamente información de tus sitios web, documentos o datos estructurados. Despídete de las preguntas frecuentes estáticas: tu nuevo agente proporcionará respuestas dinámicas y precisas, y hasta mostrará las URLs de las fuentes originales, todo con una configuración simple y rápida.
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En este curso, aprenderás a crear experiencias de conversación para Agentes conversacionales con guías generativas. Comenzarás con una introducción a las guías y aprenderás a configurar una. También aprenderás sobre la importancia de las pruebas y sobre las consideraciones clave de producción como límites de cuota y la integración. El curso concluye con un caso de éxito en el que se muestra cómo usar guías para la dirección generativa.
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En este video, se explica cómo usar una instrucción simple en Gemini Canvas para crear, personalizar y compartir tu propio juego, como el Tres en línea.
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En este video, se explica cómo usar una instrucción de texto simple en Gemini Canvas para crear un sintetizador de música completamente interactivo con controles personalizados y un teclado que se puede tocar.
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En este video, se explica cómo usar Deep Research de Gemini con instrucciones creativas para convertir información compleja en un análisis divertido y personalizado, como un informe de exploración deportiva y un cuadro de torneo.
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En este video, se explica cómo usar el menú Crear en Gemini Canvas para transformar instantáneamente un bloque de texto en recursos visuales, como infografías y páginas web.
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En este video, se explica cómo usar Gemini Canvas para transformar un dibujo simple de una app en un prototipo funcional con una técnica llamada "vibe coding".
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.
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En este video, se explica cómo usar Gemini en Gmail para administrar tu Calendario de Google. Para ello, puedes preguntar sobre tu agenda en el panel lateral y usar la función de un solo clic "Agregar al calendario" para los eventos detectados en los correos electrónicos.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.
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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.
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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.
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En este video, se explica cómo puedes aprovechar las funciones de IA avanzadas de Gemini en Hojas de cálculo de Google para extraer datos y generar estadísticas sin esfuerzo en minutos, todo sin necesidad de tener conocimientos técnicos o de programación.
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En este video, se explica cómo usar Gemini y Apps Script para automatizar tareas manuales en Google Workspace. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que genere código de Apps Script que cree automáticamente borradores de recordatorios por correo electrónico en Hojas de cálculo de Google para las tareas que no están marcadas como “Completadas”. Automatiza tu flujo de trabajo con poca o ninguna experiencia técnica, lo que te permitirá dedicar tiempo a tareas más importantes y eliminar los seguimientos manuales.
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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.
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Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.
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Descubre cómo los agentes de IA impulsan el impacto empresarial. Luego, descubrirás cómo Gemini Enterprise te permite crear y organizar los agentes adecuados, desde soluciones sin código hasta soluciones con mucho código.
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En este curso, se presentan los conceptos básicos de los agentes de IA y se explora cómo agregan valor en el mundo real. Proporciona una base para desarrolladores, arquitectos y responsables de la toma de decisiones técnicas que quieren comprender los sistemas de IA desde la perspectiva de un comportamiento autónomo y orientado a objetivos.
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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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