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ariyan Shahapurkar

Miembro desde 2025

Liga de Plata

2569 puntos
Infraestructura de IA: GPU de Cloud Earned dic 22, 2025 EST
Redes en Google Cloud: arquitectura de redes Earned dic 22, 2025 EST
Infraestructura de IA: introducción a AI Hypercomputer Earned oct 24, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned oct 23, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned oct 17, 2025 EDT

¿Sientes curiosidad por el potente hardware detrás de la IA? Este módulo analiza las computadoras de IA optimizadas para el rendimiento y muestra por qué son tan importantes. Exploraremos cómo las CPU, GPU y TPU hacen que las tareas de IA sean súper rápidas, qué hace que cada una sea única y cómo el software de IA las aprovecha al máximo. Al finalizar, sabrás exactamente cómo elegir la GPU adecuada para tus proyectos de IA, lo que te ayudará a tomar decisiones inteligentes para tus cargas de trabajo de IA.

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Te damos la bienvenida al tercer curso de la serie de la serie Redes en Google Cloud. En este curso, explorarás los conceptos básicos para diseñar arquitecturas de red eficientes y escalables en Google Cloud. En el primer módulo, Introducción a la arquitectura de red, te presentaremos los componentes y conceptos fundamentales de la arquitectura de red, entre los que se incluyen las subredes, las rutas, los firewalls y el balanceo de cargas. En el segundo módulo, Topologías de red, exploraremos varias de las topologías de red que se suelen usar en Google Cloud y veremos sus fortalezas y debilidades.

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Con este curso, podrás comenzar a usar AI Hypercomputer fácilmente. Abordaremos los conceptos básicos sobre qué es y cómo ayuda a la IA con las cargas de trabajo. Conocerás los diferentes componentes de las hipercomputadoras, como las GPU, las TPU y las CPU, y descubrirás cómo elegir el enfoque de implementación adecuado para tus necesidades.

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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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