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Anabathula Thanaysisir

Miembro desde 2024

Liga de Diamantes

27102 puntos
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned oct 31, 2025 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned oct 31, 2025 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned oct 31, 2025 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned oct 31, 2025 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned nov 24, 2024 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned nov 24, 2024 EST
Arquitectura de codificador-decodificador Earned nov 24, 2024 EST
Mecanismo de atención Earned nov 24, 2024 EST
El Arcade Trivia de Junio de 2024 semana 3 Earned jun 20, 2024 EDT
El Arcade Trivia de Junio de 2024 semana 2 Earned jun 10, 2024 EDT
Nivel 3: Viajes GenAIus Earned jun 2, 2024 EDT
El Arcade Trivia de Junio de 2024 semana 1 Earned jun 2, 2024 EDT
El Arcade Trivia de Mayo de 2024 semana 1 Earned may 12, 2024 EDT
Nivel 3: GenAIus Registries Earned may 12, 2024 EDT
The Arcade Certification Zone May 2024 Earned may 12, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned mar 28, 2024 EDT
El Chapoteo de Habilidades del Arcade Earned mar 28, 2024 EDT
Comienza a usar Looker Earned mar 27, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned mar 27, 2024 EDT
El Arcade Trivia de Marzo de 2024 semana 4 Earned mar 27, 2024 EDT
Nivel 3: Héroes GenIAus Earned mar 27, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned mar 27, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned mar 27, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned mar 27, 2024 EDT

In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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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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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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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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¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 3 de Junio! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Junio, Semana 3!

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¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 2 de Junio! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Junio, Semana 2!

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¡¿Fanático del fútbol y quieres seguir a tus estrellas favoritas en su próxima aventura?! Usa las Guías de Viaje GenAIus para aprender a interactuar con aplicaciones de chat, dominar la ingeniería de prompts, entender la importancia del contexto en la IA y trabajar con la IA Generativa. ¡Obtén una Credencial Exclusiva de Google Cloud en IA Generativa y demuestra tus nuevas habilidades! ¡No se necesita experiencia previa!

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¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 4 de Junio! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Junio, Semana 1!

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¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 1 de Mayo! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de Mayo, Semana 1!

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Hoy en día, los desarrolladores necesitan todas las herramientas para brillar. Artefact Registry es su ventanilla única para almacenar y administrar su código. ¡Aprende cómo empezar a construir el código de tus sueños y ganar una Credencial de Google Cloud en el camino!- ¡No se necesita experiencia previa!

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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone. Be one of the first 20 people to complete the challenge and earn a 100% discount voucher for your next Google Cloud Digital Leader Examination. Welcome!

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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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¡Una nueva capacitación te espera en cada esquina en The Arcade! Juega para empaparte en un Marzo salpicado de habilidades en la Nube y gana una prestigiosa Credencial de Google Cloud y 2 puntos Arcade!

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Comienza a usar Looker, en el que aprenderás a analizar, visualizar y seleccionar datos con Looker Studio y Looker.

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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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¡Hola! ¡Estás invitado a jugar con el Arcade Trivia para la Semana 4 de marzo! Juega durante todo el mes y mejora tu aprendizaje en la nube. Cada semana, lanzaremos un nuevo conjunto de preguntas para poner a prueba tu conocimiento sobre la Plataforma Google Cloud. ¡Comienza ahora y gana la insignia de Trivia de marzo, Semana 4!

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Los empleadores están buscando activamente por hábiles expertos en Gen AI. Desarrolla tu conocimiento en la Nube ganando experiencia práctica con herramientas y tecnología que pueden ser usadas de forma plenamente efectivas por aplicaciones con Gen AI. Domina los conceptos básicos y prepárate para el futuro en este campo ganando una Credencial de Google Cloud! No se necesita tener experiencia previa.

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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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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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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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