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Alex Mendes

Miembro desde 2024

Liga de Plata

54055 puntos
BigQuery para analistas de datos Earned feb 17, 2025 EST
Introducción al análisis de datos en Google Cloud Earned feb 10, 2025 EST
Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud Earned ene 31, 2025 EST
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned ene 31, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Español Earned ene 30, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned nov 25, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos Earned nov 24, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned nov 23, 2024 EST
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned nov 22, 2024 EST
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned nov 19, 2024 EST
Ingeniería de atributos Earned nov 14, 2024 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned nov 12, 2024 EST
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned nov 11, 2024 EST
Trabaja con Notebooks en Vertex AI Earned nov 9, 2024 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned nov 8, 2024 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned nov 7, 2024 EST
Crea una red de Google Cloud segura Earned nov 7, 2024 EST
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud Earned nov 7, 2024 EST
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned nov 7, 2024 EST
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Earned nov 6, 2024 EST
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud Earned nov 5, 2024 EST
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud Earned nov 4, 2024 EST
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube Earned nov 1, 2024 EDT
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático Earned oct 29, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned oct 29, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad Earned oct 29, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia Earned oct 28, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned oct 27, 2024 EDT
Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal Earned oct 25, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings Earned oct 25, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned oct 24, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned oct 24, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned oct 22, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned oct 22, 2024 EDT
Mecanismo de atención Earned oct 22, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned oct 21, 2024 EDT
Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit Earned oct 18, 2024 EDT
Gemini para el SDLC de extremo a extremo Earned oct 17, 2024 EDT
Gemini para ingenieros DevOps Earned oct 17, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de seguridad Earned oct 17, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de redes Earned oct 17, 2024 EDT
Gemini para analistas y científicos de datos Earned oct 17, 2024 EDT
Gemini para Cloud Architects Earned oct 16, 2024 EDT
Gemini para desarrolladores de aplicaciones Earned oct 15, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned oct 10, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI Earned oct 9, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned oct 3, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned oct 3, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned oct 2, 2024 EDT

Este curso está diseñado para analistas de datos que quieren aprender a usar BigQuery para sus labores. Con una combinación de videos, labs y demostraciones, abordaremos varios temas relacionados con cómo transferir, transformar y consultar tus datos en BigQuery para obtener estadísticas que pueden servir a la hora de tomar decisiones empresariales.

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En este curso de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.

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Las aplicaciones de IA generativa pueden producir nuevas experiencias de usuario que eran casi imposibles antes de la invención de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Como desarrollador de aplicaciones, ¿cómo puedes utilizar la IA generativa para crear apps interesantes y potentes en Google Cloud? En este curso, aprenderás sobre las aplicaciones de IA generativa y cómo puedes utilizar el diseño de instrucciones y la generación mejorada por recuperación (RAG) para crear aplicaciones potentes utilizando LLM. Aprenderás sobre una arquitectura lista para producción que puede utilizarse para aplicaciones basadas en IA generativa y crearás una app de chat basada en un LLM y RAG.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.

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En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprend…

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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 presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.

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En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.

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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.

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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.

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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.

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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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Este curso es una introducción a Notebooks de Vertex AI, que son entornos basados en notebooks de Jupyter que proporcionan una plataforma unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión de los modelos. Se abordan los siguientes temas: (1) Los diferentes tipos de Notebooks de Vertex AI y sus funciones y (2) cómo crear y administrar Notebooks de Vertex AI.

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En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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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 Dataproc 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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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud.

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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 introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.

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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud En el último curso de la serie, se analizan los servicios de macrodatos …

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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. En ellos, se brinda una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y se explica dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Seguridad y redes en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud En este tercer curso, se abordan la automatización y las herrami…

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Los cursos de Aspectos básicos de la computación en Google Cloud están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los estudiantes podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud

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Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Googl…

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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

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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 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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Completa la insignia de habilidad intermedia Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: usar instrucciones multimodales para extraer información de datos visuales y de texto, generar la descripción de un video y recuperar información adicional más allá del video utilizando la multimodalidad con Gemini; crear metadatos de documentos que contengan imágenes y texto, obtener todos los fragmentos de texto relevantes e imprimir las citas con la generación mejorada por recuperación (RAG) multimodal con Gemini.

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En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.

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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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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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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: generar texto; aplicar llamadas a funciones con el SDK de Python y la API de Gemini y, además, implementar una aplicación de Streamlit con Cloud Run. Explorarás las diferentes formas en que puedes darle instrucciones a Gemini para que genere texto, usarás Cloud Shell para probar e iterar una aplicación de Streamlit y, luego, la empaquetarás como un contenedor de Docker implementado en Cloud Run.

Más información

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, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los ingenieros a administrar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que encuentre y comprenda registros de aplicaciones, investigue cómo crear un entorno de compilación y cree un clúster de GKE. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de DevOps. 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.

Más información

En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los ingenieros de redes a crear, actualizar y mantener redes de VPC. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que te brinde orientación específica sobre tus tareas de redes, mucho más detallada que la que recibirías de un motor de búsqueda. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini te facilita trabajar con las redes de VPC de Google Cloud. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.

Más información

En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.

Más información

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.

Más información

En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que explique códigos, recomiende servicios de Google Cloud y genere código para tus aplicaciones. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones. 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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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.

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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 abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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