Miembro desde 2019
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned oct 20, 2025 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned ago 14, 2025 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jun 10, 2025 EDT
Mecanismo de atención
Earned ene 29, 2025 EST
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático
Earned nov 18, 2024 EST
Generative AI Explorer
Earned nov 14, 2024 EST
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.
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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.
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.
Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.
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