Chaarvitha Singamsetty
Miembro desde 2026
Liga de Oro
4202 puntos
Miembro desde 2026
Transformar contenido multimedia no estructurado en datos estructurados y buscables es el núcleo de la computación cognitiva moderna. En este viaje, analizarás sentimientos y extraerás entidades utilizando la API de Cloud Natural Language, combinando flujos de trabajo de lenguaje con Apache Spark para demostrar la escalabilidad con macrodatos (big data). Desde allí, te ramificarás hacia la síntesis multimodal: generando audio hiperrealista con Text-to-Speech, eliminando barreras globales con la API de Cloud Translation y anotando secuencias de video mediante Video Intelligence. Completa ambos laboratorios de desafío (challenge labs) para demostrar que puedes desplegar modelos preentrenados que leen, hablan, traducen e inspeccionan contenido a escala.
Bienvenido a Base Camp, donde desarrollarás clave de Google Cloud skills (disponible también en español y portugués!) y gana una credencial exclusiva que te abrirá las puertas a la nube. ¡No se requiere experiencia previa!
Grandes times não improvisam — eles executam um plano de jogo. Nesta trilha, você será o capitão do seu backend, do quadro tático ao apito final. Ajuste esquemas do Spanner para tráfego sob alta pressão, envie mensagens precisas do Pub/Sub pelos seus serviços e marque golaços com implantações limpas de APIs no Cloud Run. Supere os laboratórios de desafio para resgatar seu selo!
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.
Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Associate Cloud Engineer. 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.
En este curso, se abordan la automatización y la administración operativa de clústeres de GKE optimizados para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático distribuidas. Aprenderás a aprovisionar recursos de aceleradores, configurar la puesta en cola avanzada de cargas de trabajo, mitigar las restricciones de capacidad y organizar trabajos distribuidos a gran escala.
Te damos la bienvenida al curso "Infraestructura de IA: técnicas de redes". En él, aprenderás a aprovechar la infraestructura de baja latencia y alto ancho de banda de Google Cloud para optimizar la transferencia de datos y la comunicación entre todos los componentes de tu sistema de IA. Al final del curso, comprenderás el papel fundamental que desempeñan las redes en todo la canalización de IA, desde la transferencia y el entrenamiento de datos hasta la inferencia, y podrás aplicar las prácticas recomendadas para garantizar que tus cargas de trabajo se ejecuten a la máxima velocidad.
En este curso, realizarás un recorrido completo por las soluciones de almacenamiento disponibles en Google Cloud, diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento (HPC). Aprenderás a elegir el almacenamiento adecuado para cada etapa del ciclo de vida del AA. Explorarás cómo optimizar el rendimiento de E/S durante el entrenamiento, administrar conjuntos de datos masivos para la preparación de datos y entregar artefactos de modelos con baja latencia. A través de ejemplos prácticos y demostraciones, obtendrás experiencia para diseñar soluciones de almacenamiento sólidas que aceleren tu innovación en IA.
En este curso, se proporciona una guía completa para implementar, administrar y optimizar cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento (HPC) en Google Cloud. A través de una serie de lecciones y demostraciones prácticas, explorarás diversas estrategias de implementación, que van desde entornos altamente personalizables que utilizan Google Compute Engine (GCE) hasta soluciones administradas como Google Kubernetes Engine (GKE). Específicamente, aprenderás a crear clústeres y a implementar GKE para realizar inferencia.
Te damos la bienvenida al curso de TPU de Cloud. Exploraremos las ventajas y desventajas de las TPU en varios escenarios y compararemos diferentes aceleradores de TPU para ayudarte a elegir el más adecuado. Aprenderás estrategias para maximizar el rendimiento y la eficiencia de tus modelos de IA y comprenderás la importancia de la interoperabilidad entre GPU y TPU para los flujos de trabajo de aprendizaje automático flexibles. A través de contenido atractivo y demostraciones prácticas, te guiaremos paso a paso para aprovechar las TPU de manera eficaz.
¿Sientes curiosidad por el potente hardware detrás de la IA? Este módulo analiza las computadoras de IA optimizadas para el rendimiento y muestra por qué son tan importantes. Exploraremos cómo las CPU, GPU y TPU hacen que las tareas de IA sean súper rápidas, qué hace que cada una sea única y cómo el software de IA las aprovecha al máximo. Al finalizar, sabrás exactamente cómo elegir la GPU adecuada para tus proyectos de IA, lo que te ayudará a tomar decisiones inteligentes para tus cargas de trabajo de IA.
Con este curso, podrás comenzar a usar AI Hypercomputer fácilmente. Abordaremos los conceptos básicos sobre qué es y cómo ayuda a la IA con las cargas de trabajo. Conocerás los diferentes componentes de las hipercomputadoras, como las GPU, las TPU y las CPU, y descubrirás cómo elegir el enfoque de implementación adecuado para tus necesidades.