Aprende a proteger y administrar agentes de IA en Google Cloud. En este curso, se proporciona una hoja de ruta práctica para proteger la memoria de los agentes, aplicar controles de acceso estrictos con IAM y los Controles del servicio de VPC, y, además, implementar barreras de protección de conversaciones en tiempo real para garantizar implementaciones empresariales seguras y que cumplan con las normativas.
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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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En este curso, se presentan temas importantes relacionados con la privacidad y seguridad de la IA. Se exploran herramientas y métodos prácticos para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad de la IA a través del uso de productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.
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En este curso, se presentan los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, así como se menciona la importancia de la transparencia de la IA para los ingenieros y desarrolladores. Se exploran métodos y herramientas funcionales para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.
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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.
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Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
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