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Megha Sree V
Miembro desde 2023
Liga de Oro
9440 puntos
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise
Earned jun 11, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned oct 31, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned oct 31, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned oct 31, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned oct 31, 2024 EDT
Mecanismo de atención
Earned oct 31, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned oct 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para el SDLC de extremo a extremo
Earned oct 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para ingenieros de seguridad
Earned oct 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para Cloud Architects
Earned oct 31, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned oct 30, 2024 EDT
Google Workspace con Gemini: Fundamentos de tu flujo de trabajo de IA
Earned jul 13, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - Español
Earned sep 14, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned sep 14, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned sep 13, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned sep 2, 2023 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.
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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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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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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, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a proteger tu entorno y tus recursos en la nube. Aprenderás a implementar cargas de trabajo de ejemplo en un entorno de Google Cloud y a identificar y corregir los parámetros de configuración de seguridad incorrectos con Gemini. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora tu postura de seguridad en la nube.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que explique infraestructuras, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de implementación de GKE.
Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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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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Gemini para Google Workspace les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en Google Workspace. En esta ruta de aprendizaje, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Google Workspace.
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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa.
Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.
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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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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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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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