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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
Igor Lukyanov
Miembro desde 2021
Liga de Plata
5704 puntos
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned abr 24, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned abr 24, 2026 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned abr 24, 2026 EDT
Model Armor: protege las implementaciones de IA
Earned abr 24, 2026 EDT
Introducción a la seguridad en el mundo de la IA
Earned abr 24, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned abr 24, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad
Earned abr 24, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned abr 23, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned abr 23, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned abr 23, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned abr 23, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned abr 23, 2026 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned jul 10, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned jul 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned jul 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned jul 7, 2023 EDT
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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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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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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En este curso, se revisan las funciones de seguridad esenciales de Model Armor y se te prepara para trabajar con el servicio. Aprenderás sobre los riesgos de seguridad asociados a los LLM y cómo Model Armor protege tus aplicaciones de IA.
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La Inteligencia Artificial (IA) ofrece posibilidades transformadoras, aunque también presenta nuevos desafíos de seguridad. En este curso, los líderes de seguridad y protección de datos aprenderán las estrategias para administrar de forma segura la IA en sus organizaciones. Descubre un framework para identificar y mitigar proactivamente riesgos específicos de la IA, proteger datos sensibles, garantizar el cumplimiento y crear una Infraestructura de IA resiliente. Elige casos de uso de cuatro sectores diferentes para explorar cómo se aplican estas estrategias a situaciones del mundo real.
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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 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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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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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 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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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
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned abr 24, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned abr 24, 2026 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned abr 24, 2026 EDT
Model Armor: protege las implementaciones de IA
Earned abr 24, 2026 EDT
Introducción a la seguridad en el mundo de la IA
Earned abr 24, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned abr 24, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad
Earned abr 24, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned abr 23, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned abr 23, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned abr 23, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned abr 23, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned abr 23, 2026 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned jul 11, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned jul 10, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned jul 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned jul 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned jul 7, 2023 EDT