Waris Ali
Miembro desde 2026
Liga de Diamantes
14909 puntos
Google Sheets - Advanced Topics - Español
Earned ago 23, 2026 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PDE
Earned ago 10, 2026 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned ago 2, 2026 EDT
Model Armor: protege las implementaciones de IA
Earned jul 27, 2026 EDT
Introducción a la seguridad en el mundo de la IA
Earned jul 27, 2026 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML
Earned jul 21, 2026 EDT
Gemini para el SDLC de extremo a extremo
Earned jul 21, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned jul 20, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned jul 20, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned jul 20, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned jul 19, 2026 EDT
En este curso, se amplían algunos de los conceptos que se abarcaron en el curso anterior de Hojas de cálculo de Google.
En él aprenderá a aplicar y personalizar temas en Hojas de cálculo de Google y a explorar las opciones de formato condicional.
Aprenderá sobre algunas fórmulas y funciones avanzadas de Hojas de cálculo de Google. Explorará cómo crear fórmulas por medio de funciones y, además, aprenderá a crear referencias y validar sus datos en una hoja de cálculo de Google.
Las hojas de cálculo pueden contener millones de números, fórmulas y bloques de texto. Comprender todos esos datos puede ser difícil sin un resumen o una visualización. En este curso, se exploran las opciones de visualización de datos en Hojas de cálculo de Google, como los gráficos y las tablas dinámicas.
Los Formularios de Google son encuestas en línea que se usan para recopilar datos y, de este modo, ofrecen la posibilidad de hacer análisis de datos rápidamente. Explorará cómo Formularios y Hojas de…
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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Data 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.
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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.
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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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La Inteligencia Artificial (IA) ofrece posibilidades transformadoras, aunque también presenta nuevos desafíos de seguridad. En este curso, los líderes de seguridad y protección de datos aprenderán las estrategias para administrar de forma segura la IA en sus organizaciones. Descubre un framework para identificar y mitigar proactivamente riesgos específicos de la IA, proteger datos sensibles, garantizar el cumplimiento y crear una Infraestructura de IA resiliente. Elige casos de uso de cuatro sectores diferentes para explorar cómo se aplican estas estrategias a situaciones del mundo real.
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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.
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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a usar los productos y servicios de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderás a desarrollar y compilar una aplicación web, corregir errores de la aplicación, desarrollar pruebas y consultar datos. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, se presentan los conceptos de la IA responsable y los principios de la IA. Se abordan técnicas para identificar de forma práctica la equidad y los sesgos, y mitigar los sesgos en las prácticas de IA/AA. Se exploran métodos y herramientas funcionales para implementar prácticas recomendadas de la IA responsable con productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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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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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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