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Shivam Matam
Miembro desde 2024
Liga de Oro
9545 puntos
Introducción al análisis de datos en Google Cloud
Earned nov 4, 2025 EST
Introduction to Reliable Deep Learning
Earned dic 14, 2024 EST
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE
Earned dic 9, 2024 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud - Español
Earned jul 14, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned mar 12, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned mar 12, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned mar 11, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned mar 6, 2024 EST
Mecanismo de atención
Earned mar 6, 2024 EST
Introducción a la generación de imágenes
Earned mar 6, 2024 EST
Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.
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This course introduces you to the world of reliable deep learning, a critical discipline focused on developing machine learning models that not only make accurate predictions but also understand and communicate their own uncertainty. You'll learn how to create AI systems that are trustworthy, robust, and adaptable, particularly in high-stakes scenarios where errors can have significant consequences.
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.
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Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.
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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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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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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 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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