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Mayck Eduardo

Miembro desde 2023

Liga de Bronce

7100 puntos
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned ago 25, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud Earned ago 24, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube Earned ago 24, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Earned ago 24, 2023 EDT
Planning for a Google Workspace Deployment - Español Earned ago 23, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud Earned ago 23, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Español Earned ago 23, 2023 EDT
Desarrolla tu red de Google Cloud Earned ago 22, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned ago 22, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned ago 22, 2023 EDT
Mecanismo de atención Earned ago 22, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned ago 22, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned ago 22, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned ago 22, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable Earned ago 22, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned ago 19, 2023 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned ago 19, 2023 EDT
Google Meet - Español Earned ago 19, 2023 EDT
Google Sheets - Locales Earned ago 19, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned ago 19, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned ago 19, 2023 EDT
Gmail - Español Earned ago 18, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Español Earned ago 18, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned ago 18, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned ago 18, 2023 EDT
Moderniza Infraestructura y Aplicaciones con Google Cloud Earned ago 18, 2023 EDT
Ingeniería de la nube Earned ago 18, 2023 EDT
Modelo de referencia: datos, AA, IA Earned ago 18, 2023 EDT
Innovating with Data and Google Cloud Earned ago 17, 2023 EDT
Crea una red de Google Cloud segura Earned ago 16, 2023 EDT
Conceptos básicos de Google Cloud Earned ago 16, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Attention Mechanism - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Español Earned ago 11, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa Earned ago 11, 2023 EDT
Transformación digital con Google Cloud Earned ago 11, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud Earned ago 11, 2023 EDT
Modelo de referencia: Infraestructura Earned ago 9, 2023 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned ago 9, 2023 EDT

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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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud

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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Googl…

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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud En el último curso de la serie, se analizan los servicios de macrodatos …

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Planning for a Google Workspace Deployment es el último curso de la serie Google Workspace Administration. En este curso, conocerás la metodología de implementación y las prácticas recomendadas de Google. Seguirás a Katelyn y Marcus mientras planifican una implementación de Google Workspace en Cymbal. Se enfocarán en las áreas técnicas principales del proyecto: aprovisionamiento, flujo de correo electrónico, migración de datos y coexistencia, y considerarán la mejor estrategia de implementación para cada área. También conocerás la importancia de la administración de cambios en una implementación de Google Workspace, asegurándote de que los usuarios tengan una transición fluida a Google Workspace y accedan a los beneficios de la transformación laboral a través de comunicaciones, asistencia y capacitación. En este curso se abordan temas teóricos y no hay ejercicios prácticos. Si aún no lo hiciste, cancela tu prueba de Google Workspace para evitar cobros no deseados.

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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. En ellos, se brinda una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y se explica dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Seguridad y redes en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud En este tercer curso, se abordan la automatización y las herrami…

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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Desarrolla tu red de Google Cloud, en el que conocerás múltiples formas de implementar y supervisar aplicaciones, incluidos cómo explorar roles de IAM y agregar o quitar el acceso a los proyectos, crear redes de VPC, implementar y supervisar VMs de Compute Engine, escribir consultas en SQL, implementar y supervisar VMs en Compute Engine y, además, implementar aplicaciones a través de Kubernetes con múltiples enfoques de implementación.

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En este curso, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.

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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.

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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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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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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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Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.

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En este curso, te presentamos Google Meet, el software para videoconferencias de Google que se incluye en Google Workspace. Aprenderás a crear y administrar reuniones de videoconferencia con Google Meet. Descubrirás diferentes maneras para abrir Google Meet y agregar personas a una videoconferencia. También aprenderás a unirte a reuniones desde diferentes fuentes, como eventos de calendario o vínculos de reuniones. Explicaremos cómo Google Meet te puede ayudar a comunicarte mejor, intercambiar ideas y compartir recursos con tu equipo donde sea que estén. Aprenderás a personalizar el entorno de Google Meet según tus necesidades y a utilizar eficazmente los mensajes de chat durante una videoconferencia. También descubrirás diferentes maneras para compartir recursos, como usar las invitaciones o los archivos adjuntos del calendario. Aprenderás a usar los controles del organizador en Google Meet para administrar a los participantes y utilizar las funciones de moderación interacti…

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En este curso, presentaremos Hojas de cálculo de Google, el software de hojas de cálculo de Google basado en la nube, que se incluye en Google Workspace. Con Hojas de cálculo de Google, puede crear y editar hojas de cálculo directamente en su navegador web sin tener que usar un software especial. Varias personas pueden trabajar al mismo tiempo; puede ver los cambios a medida que los hacen, y cada cambio se guarda automáticamente. Aprenderá a abrir Hojas de cálculo de Google, crear una hoja de cálculo en blanco y crear una a partir de una plantilla. Mediante el uso de Hojas de cálculo de Google, agregará, importará, ordenará y filtrará sus datos, además de darles formato, y aprenderá a trabajar con distintos tipos de archivos. Con las fórmulas y las funciones, puede realizar cálculos rápidos y usar mejor sus datos. Analizaremos cómo crear una fórmula básica con las funciones y cómo hacer referencia a los datos. También aprenderá a agregar un gráfico a su hoja de cálculo. …

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Gmail es el servicio de correo electrónico basado en la nube de Google que le permite acceder a sus mensajes desde cualquier computadora o dispositivo con solo un navegador web. En este curso, aprenderá a redactar, enviar y responder mensajes. También explorará algunas de las acciones comunes que se pueden realizar en un mensaje de Gmail y aprenderá a organizar su correo electrónico con las etiquetas de Gmail. Además, explorará algunas de las opciones de configuración y funciones comunes de Gmail. Por ejemplo, aprenderá a administrar sus propios contactos y grupos personales, personalizar su carpeta Recibidos de Gmail para adaptarla a su forma de trabajo y crear sus propias firmas y plantillas de correo electrónico. Google es famoso por la búsqueda. Gmail también incluye potentes funciones de búsqueda y filtrado. Explorará la búsqueda avanzada de Gmail y aprenderá a filtrar mensajes automáticamente.

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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Google Cloud y diferentes opciones de procesamiento.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para interactuar con modelos de IA generativa, crear prototipos de ideas de negocio y llevarlas a producción. A través de un caso de uso envolvente, lecciones atractivas y un lab práctico, explorarás el ciclo de vida desde la instrucción hasta el producto y aprenderás cómo aprovechar Vertex AI Studio para aplicaciones multimodales de Gemini, diseño de instrucciones, ingeniería de instrucciones y ajuste de modelos. El objetivo es permitirte desbloquear el potencial de la IA generativa en tus proyectos con Vertex AI Studio.

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Muchas empresas tradicionales usan apps y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En este curso, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube. Como parte de la ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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Este curso introductorio es único entre las demás ofertas de cursos. Los labs se seleccionaron para brindar a los profesionales de TI experiencia práctica con los temas y servicios que aparecen en la certificación Associate Cloud Engineer de Google Cloud. Este curso se compone de labs específicos que abarcan desde IAM y redes hasta la implementación de Kubernetes Engine, y que pondrán a prueba tus conocimientos sobre Google Cloud. Ten en cuenta que, si bien realizar estos labs te permitirá aumentar tus capacidades y habilidades, te recomendamos que además consultes la guía del examen y otros recursos de preparación disponibles.

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Los macrodatos, el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial son temas informáticos populares en la actualidad; sin embargo, estos campos son muy especializados y es difícil conseguir material básico. Por suerte, Google Cloud proporciona servicios fáciles de usar en estas áreas y, con este curso de nivel básico, puedes dar tus primeros pasos con herramientas como BigQuery, la API de Cloud Speech y Video Intelligence.

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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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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud.

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En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.

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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 en el que se explora qué son los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de los mensajes 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 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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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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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 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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La transformación digital es un recorrido fundamental para las organizaciones modernas, y establecer una línea de base sólida en la computación en la nube es el primer paso para impulsar una innovación significativa. Transformación digital con Google Cloud presenta las tecnologías principales y los marcos estratégicos que ayudan a las organizaciones a modernizar sus operaciones. En este curso, se exploran los conceptos fundamentales de la nube, la infraestructura de red global y el modelo de responsabilidad compartida para ayudar a los líderes a navegar su camino hacia la nube con confianza. Como parte de la Ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub.

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Si eres un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica más allá de lo aprendido en Conceptos básicos de Google Cloud, este curso es para ti. Obtendrás experiencia práctica a través de labs que profundizan en Cloud Storage y otros servicios de aplicaciones clave, como Monitoring y Cloud Functions. Desarrollarás habilidades valiosas que se pueden aplicar a cualquier iniciativa de Google Cloud.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.

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