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Choukri El Ouastani
Miembro desde 2022
Liga de Bronce
46390 puntos
Build with Gemini
Earned sep 29, 2026 EDT
Estrategia de agentes: Descubrimiento, diseño y prototipos
Earned sep 13, 2026 EDT
Despega con Google Antigravity: crea un videojuego con IA
Earned sep 6, 2026 EDT
Govern Agent Access with Gemini platform
Earned ago 4, 2026 EDT
Add Agents to Gemini
Earned ago 4, 2026 EDT
Deploy Gemini with Workspace Data Sources and Model Armor
Earned ago 3, 2026 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Desarrolla canalizaciones
Earned jul 17, 2026 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned jul 2, 2026 EDT
Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents
Earned jun 25, 2026 EDT
Accelerate Development with Antigravity
Earned jun 23, 2026 EDT
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned jun 20, 2026 EDT
Orchestrate Data Lifecycle Automation with Data Agents
Earned jun 19, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned jun 18, 2026 EDT
Model Armor: protege las implementaciones de IA
Earned jun 5, 2026 EDT
[DEPRECATED] Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service
Earned may 20, 2026 EDT
Implementa sistemas multiagente con Gemini Enterprise Agent Platform
Earned may 19, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes
Earned may 18, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas
Earned may 17, 2026 EDT
Comprende los agentes de Google Cloud
Earned may 16, 2026 EDT
Implementa arquitecturas de múltiples agentes
Earned abr 4, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned mar 25, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned mar 22, 2026 EDT
Build a Multimodal GenAI Pipeline with BigQuery
Earned mar 21, 2026 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery
Earned mar 19, 2026 EDT
Campamento base de Google Skills Arcade, enero de 2026
Earned ene 28, 2026 EST
Deliver Effective Product Demos
Earned dic 24, 2025 EST
Build Data Analytics Solutions on Google Cloud
Earned dic 23, 2025 EST
Discover Business Value for Customers
Earned dic 12, 2025 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI
Earned dic 2, 2025 EST
Evaluate Gen AI model and agent performance
Earned ago 15, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned ago 14, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned ago 11, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned ago 9, 2025 EDT
Implement RAG with Gemini platform
Earned ago 8, 2025 EDT
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery
Earned ago 8, 2025 EDT
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery
Earned ago 7, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned ago 7, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform
Earned ago 5, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use
Earned jul 19, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned jul 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned jun 4, 2025 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
Earned may 9, 2025 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned abr 17, 2025 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned abr 17, 2025 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned abr 17, 2025 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned mar 8, 2025 EST
Mecanismo de atención
Earned mar 8, 2025 EST
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery
Earned ene 13, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned ene 5, 2025 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned ene 5, 2025 EST
Monitor and Manage Data in BigQuery
Earned dic 31, 2024 EST
Introducción a Vertex AI Studio
Earned dic 30, 2024 EST
Migrate Cloudera to Google Cloud
Earned dic 29, 2024 EST
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned dic 29, 2024 EST
Introducción a la IA responsable
Earned dic 29, 2024 EST
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders
Earned dic 29, 2024 EST
Crea una malla de datos con Knowledge Catalog
Earned oct 22, 2024 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery
Earned oct 20, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned sep 27, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned sep 24, 2024 EDT
Automate Data Migrations to BigQuery
Earned abr 14, 2024 EDT
Implementa flujos de trabajo de DevOps en Google Cloud
Earned mar 31, 2024 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery
Earned mar 27, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned mar 18, 2024 EDT
Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud
Earned ene 3, 2024 EST
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned nov 19, 2023 EST
Desarrolla aplicaciones sin servidores en Cloud Run
Earned jul 15, 2023 EDT
Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud
Earned jun 6, 2023 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud
Earned may 27, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned may 8, 2022 EDT
This is intended for individuals who completed the Build with Gemini workshop to validate the knowledge gained in that workship and earn a Skill Badge
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Adéntrate en el futuro con la Estrategia de agentes: Descubrimiento, diseño y prototipos. Este curso te permite dominar el marco de transformación con IA de agentes de Google y pasar de los chatbots a compañeros de equipo autónomos. A través de un caso de uso de venta minorista, aprenderás a cuantificar el valor comercial, priorizar proyectos de IA, asignar recorridos críticos de usuarios y crear prototipos funcionales con herramientas sin código como Google AI Studio y Gemini Enterprise. Este curso proporciona una hoja de ruta sólida necesaria para que los líderes empresariales y técnicos guíen a su organización hacia la era de la IA de agentes.
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En este curso, aprenderás a crear software a gran velocidad organizando agentes en Google Antigravity. En este curso práctico, primero se te guiará para instalar Antigravity y comenzar a usarlo. Luego, utilizarás Firebase para habilitar servicios para las apps que crees con Antigravity. Por último, crearás un videojuego, Voyager, pidiéndoles a los agentes de Antigravity que trabajen en paralelo.
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In this challenge lab, you will act as a cloud engineer supporting the Cymbal Pools finance team. Your mission is to deploy a BigQuery-enabled agent to Agent Runtime to help process invoice data using natural language.
Rather than building from scratch, you inherit an unsecured deployment. You must establish basic data governance by configuring the Agent Development Kit (ADK), deploying the agent with a dedicated SPIFFE identity, identifying permission blocks, and applying least-privilege IAM roles so the agent can safely query and update the BigQuery database from the Agent Runtime Playground.
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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to add agents to Gemini. You will build an agent with Agent Designer, and you will build a no-code agent with Agent Development Kit, deploy it to Agent Engine, and add it to Gemini.
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In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely
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En esta segunda parte de la serie de cursos sobre Dataflow, analizaremos en profundidad el desarrollo de canalizaciones con el SDK de Beam. Comenzaremos con un repaso de los conceptos de Apache Beam. A continuación, analizaremos el procesamiento de datos de transmisión con ventanas, marcas de agua y activadores. Luego, revisaremos las opciones de fuentes y receptores en sus canalizaciones, los esquemas para expresar datos estructurados y cómo realizar transformaciones con estado mediante las API de State y de Timer. Después, revisaremos las prácticas recomendadas que ayudan a maximizar el rendimiento de las canalizaciones. Al final del curso, presentaremos SQL y Dataframes para representar su lógica empresarial en Beam y cómo desarrollar canalizaciones de forma iterativa con notebooks de Beam.
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Model Garden on Gemini platform is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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Complete the Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents skill badge to demonstrate your ability to use ADK's evaluation tools to "hill climb" — making measurable, iterative improvements to an agent. You will run an initial evaluation to establish a baseline, apply optimization techniques, and re-evaluate the agent to measure your success.
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Complete the Accelerate Development with Antigravity skill badge to demonstrate your proficiency in using the Antigravity IDE for developing agentic workflows. You will be tasked with configuring an MCP server, authoring custom agent skills and rules, prototyping with the Agents CLI, and deploying to the Google Cloud Agent Runtime.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
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Complete the Orchestrate Data Lifecycle Automation with Data Agents skill badge to demonstrate your proficiency in modernizing data infrastructure using AI-driven automation. Emphasis is placed on acting as an 'Agent Orchestrator'—leveraging specialized Data Agents to build resilient Dataform pipelines, enforce Dataplex governance, and accelerate data science workflows in Colab Enterprise.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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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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En este curso, se revisan las funciones de seguridad esenciales de Model Armor y se te prepara para trabajar con el servicio. Aprenderás sobre los riesgos de seguridad asociados a los LLM y cómo Model Armor protege tus aplicaciones de IA.
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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.
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En este curso, aprenderás a usar el Kit de desarrollo de agentes de Google para crear sistemas multiagente complejos. Desarrollarás agentes equipados con herramientas y los conectarás mediante relaciones y flujos jerárquicos (entre elementos superiores y secundarios) para definir cómo deben interactuar. Ejecutarás tus agentes de forma local y los implementarás en Agent Runtime en Gemini Enterprise Agent Platform para que operen como un flujo de agentes administrado. Agent Runtime se encargará de las decisiones sobre infraestructura y el escalamiento de recursos.
Ten en cuenta que estos labs se basan en una versión preliminar de este producto. Puede haber un poco de retraso en estos labs mientras proporcionamos actualizaciones de mantenimiento.
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Ya creaste agentes de LLM básicos que responden a consultas, ahora hagamos que sean con estado. Usa el estado de la sesión para crear agentes que mantengan el contexto, recuerden las preferencias de los usuarios y brinden experiencias personalizadas. Transforma a los agentes de respondedores sin estado a asistentes inteligentes.
Explora más contenido en el programa Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates
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Ya creaste agentes con la configuración avanzada, ahora es momento de darles capacidades del mundo real. Equipa a los agentes con herramientas que les permitan buscar en la Web, ejecutar código, realizar consultas en bases de datos y acciones personalizadas.
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En este curso, se proporciona una descripción general completa de las plataformas de agentes de Google Cloud, incluidos Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, Agentes conversacionales y el Kit de desarrollo de agentes. Los estudiantes comprenderán las capacidades únicas de cada oferta, distinguirán la solución óptima para casos de uso específicos y adquirirán conocimientos básicos para crear aplicaciones de búsqueda y chat.
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Completa la insignia de habilidad avanzada Implementa arquitecturas de múltiples agentes y demuestra tus habilidades para crear sistemas de múltiples agentes con el ADK, conectar agentes con el protocolo Agent-to-Agent (A2A), integrar herramientas externas usando el Protocolo de contexto del modelo (MCP) e implementar una solución de múltiples agentes completa en Agent Engine.
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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google.
En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.
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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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Complete the Build a "Data to AI" Pipeline with BigQuery and Gemini skill badge to demonstrate your proficiency in modernizing legacy product catalogs through end-to-end data engineering and AI orchestration. Emphasis is placed on unifying structured and unstructured data using BigLake, leveraging Gemini for multimodal processing, and deploying scalable machine learning solutions via Vertex AI.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.
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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!
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This course is designed to enhance your demonstration skills and help you deliver impactful presentations.
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This Data Analytics course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using Google Cloud services. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance.
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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.
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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.
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Complete the Evaluate Gen AI model and agent performance skill badge to demonstrate your ability to use the Gen AI evaluation service. You will evaluate models to select the best model for a given task, compare models against each other and evaluate the performance of agents.
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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.
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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.
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Learn how to create Hybrid Search applications using Vector Search on Gemini platform to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.
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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Gemini platform APIs, vector stores, and the LangChain framework.
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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.
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En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para facilitar la comprensión, el curso también proporciona orientación paso a paso a través de soluciones de programación utilizando consultas en SQL y notebooks de Python.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
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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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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.
Más información
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 explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to utilize BigQuery's features and capabilities to manage and analyze large datasets. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve solid understanding of BigQuery's foundational concepts and features.
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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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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to migrate data from Cloudera to Google Cloud Platform. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve comprehensive knowledge and practical skills for migrating data from Cloudera to Google Cloud Platform.
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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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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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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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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
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This skill badge aims to provide partners an introduction to BigQuery Data Transfer Service and Migration Service, two powerful tools for managing and migrating data in the cloud. Learners will learn how to leverage these tools to efficiently migrate and manage data, and gain hands-on experience through labs.
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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa flujos de trabajo de DevOps en Google Cloud para demostrar tus capacidades para hacer lo siguiente: crear y administrar repositorios de Git, lanzar, administrar y escalar implementaciones en Google Kubernetes Engine (GKE), y diseñar canalizaciones de CI/CD que automatizan la creación y la implementación de imágenes de contenedor en GKE.
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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery.
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En muchas organizaciones de TI, los incentivos no se alinean con los desarrolladores, que buscan agilidad, y los operadores, que se enfocan en la estabilidad. La ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) es el enfoque que usa Google para alinear los incentivos entre los equipos de desarrollo y operaciones, y brindar asistencia en la producción de servicios fundamentales. Adoptar las prácticas técnicas y culturales de la SRE puede ayudar a mejorar la colaboración entre las empresas y sus departamentos de TI. En este curso se presentan las prácticas clave de la SRE de Google y la función importante que tienen los líderes empresariales y de TI en el éxito de la adopción organizacional de este enfoque.
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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea una infraestructura con Terraform en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: aplicar los principios de la infraestructura como código (IaC) con Terraform; aprovisionar y administrar recursos de Google Cloud con parámetros de configuración de Terraform; realizar una administración de estado eficaz (local y remota) y modularizar el código de Terraform para la reutilización y la organización.
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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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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla aplicaciones sin servidores en Cloud Run y demuestra tus capacidades para hacer lo siguiente: integrar Cloud Run en Cloud Storage para la administración de datos; diseñar sistemas asíncronos resilientes con Cloud Run y Pub/Sub; construir puertas de enlace de la API de REST potenciadas por Cloud Run, y crear e implementar servicios en Cloud Run.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud y demuestra tus habilidades para configurar y crear imágenes de contenedores de Docker, crear y administrar clústeres de Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar kubectl para la administración eficiente de clústeres y, además, implementar aplicaciones de Kubernetes con prácticas de entrega continua (CD) sólidas.
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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.
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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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