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Abhishek Kumar

Miembro desde 2026

Liga de Plata

1644 puntos
Introducción a la IA responsable Earned may 26, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned may 26, 2026 EDT
Aventura Arcade: Implementación Moderna de Aplicaciones Earned may 26, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa Earned may 26, 2026 EDT
Crea una malla de datos con Knowledge Catalog Earned may 25, 2026 EDT
Viaje Arcade: Fundamentos de Gobernanza de Datos y Firebase Earned may 25, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned may 22, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned may 22, 2026 EDT

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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Crear y ejecutar aplicaciones en Google Cloud puede adoptar muchas formas, y esta aventura las reúne. Practica con App Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine y Compute Engine mientras implementas aplicaciones, gestionas el escalado y exploras arquitecturas modernas, incluyendo la transición de arquitecturas monolíticas a microservicios.

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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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Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Crea una malla de datos con Knowledge Catalog y demuestra tus habilidades para crear una malla de datos con Knowledge Catalog y facilitar la seguridad, la administración y el descubrimiento de datos en Google Cloud. Practicarás y pondrás a prueba tus habilidades para etiquetar recursos, asignar roles de IAM y evaluar la calidad de los datos en Knowledge Catalog.

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Trabajar con datos y aplicaciones requiere el equilibrio adecuado entre gobernanza y agilidad. En este viaje, usarás Dataplex para organizar, proteger y evaluar la calidad de los datos, mientras exploras conceptos como la malla de datos. Además, tendrás la oportunidad de trabajar directamente con Firebase: crearás aplicaciones sin servidor, trabajarás con Firestore y gestionarás datos en tiempo real, integrando así la gestión de datos moderna con el desarrollo de aplicaciones.

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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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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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