Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
Jeevanandham P
Miembro desde 2020
Liga de Oro
10080 puntos
Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso
Earned jun 6, 2024 EDT
Prepárate para convertirte en Professional Cloud Architect
Earned jun 4, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned jun 4, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned sep 27, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned sep 27, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned sep 27, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned ago 28, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned ago 6, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned ago 6, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned ago 6, 2023 EDT
Mecanismo de atención
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jun 11, 2023 EDT
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer
Earned abr 21, 2023 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned abr 11, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned abr 9, 2023 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned abr 8, 2023 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Español
Earned abr 8, 2023 EDT
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine
Earned mar 29, 2023 EDT
Getting Started with Application Development - Español
Earned mar 24, 2023 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned mar 24, 2023 EDT
Migration Summit 2022
Earned jul 27, 2022 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned oct 27, 2021 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales
Earned oct 27, 2021 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned oct 26, 2021 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned mar 10, 2021 EST
En este curso, los estudiantes aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud usando patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Diseño de arquitecturas con Google Compute Engine o Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. A través de una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PCA (Professional Cloud Architect). Los alumnos 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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En muchas organizaciones de TI, los incentivos no se alinean con los desarrolladores, que buscan agilidad, y los operadores, que se enfocan en la estabilidad. La ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) es el enfoque que usa Google para alinear los incentivos entre los equipos de desarrollo y operaciones, y brindar asistencia en la producción de servicios fundamentales. Adoptar las prácticas técnicas y culturales de la SRE puede ayudar a mejorar la colaboración entre las empresas y sus departamentos de TI. En este curso se presentan las prácticas clave de la SRE de Google y la función importante que tienen los líderes empresariales y de TI en el éxito de la adopción organizacional de este enfoque.
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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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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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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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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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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Este curso te permite estructurar tu preparación para el examen de Associate Cloud Engineer. Aprenderás sobre los dominios de Google Cloud que se incluyen en el examen y la forma de crear un plan de estudio para saber más de ellos.
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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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Te damos la bienvenida al curso Introducción a Google Kubernetes Engine. Si te interesa Kubernetes, una capa de software ubicada entre tus aplicaciones y la infraestructura de tu hardware, estás en el lugar correcto. Google Kubernetes Engine te ofrece Kubernetes como un servicio administrado en Google Cloud.
El objetivo de este curso es presentar los conceptos básicos de Google Kubernetes Engine o GKE, como se conoce comúnmente, y cómo alojar aplicaciones en contenedores y ejecutarlas en Google Cloud. El curso comienza con una introducción básica a Google Cloud, seguida de una descripción general de los contenedores y Kubernetes, la arquitectura de Kubernetes y las operaciones de esta plataforma.
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En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenderán a diseñar y desarrollar aplicaciones nativas de la nube que integren perfectamente los servicios administrados de Google Cloud. A través de una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a aplicar las prácticas recomendadas del desarrollo de aplicaciones y usar los servicios de almacenamiento de Google Cloud apropiados para el almacenamiento de objetos, datos relacionales, almacenamiento en caché y análisis.
Es obligatorio completar una versión de cada lab. Los labs están disponibles en Node.js y, en la mayoría de los casos, también en Python o Java. Puedes completar cada lab en el lenguaje que prefieras.
Este es el primer curso de la serie Developing Applications with Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Securing and Integrating Components of your Application.
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Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
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The GSI Migration Summit is a curated collection of hands-on labs and quests that provide coverage of application migration. Security and analytics labs and quests have been added to provide coverage of key platform concepts and services.
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This course has been updated, please enroll in the new
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation.
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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.
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En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.
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Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso
Earned jun 6, 2024 EDT
Prepárate para convertirte en Professional Cloud Architect
Earned jun 4, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned jun 4, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned sep 27, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned sep 27, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned sep 27, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned ago 28, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned ago 6, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned ago 6, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned ago 6, 2023 EDT
Mecanismo de atención
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned ago 6, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jun 11, 2023 EDT
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer
Earned abr 21, 2023 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned abr 11, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned abr 9, 2023 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Español
Earned abr 8, 2023 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Español
Earned abr 8, 2023 EDT
Cómo comenzar a usar Google Kubernetes Engine
Earned mar 29, 2023 EDT
Getting Started with Application Development - Español
Earned mar 24, 2023 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned mar 24, 2023 EDT
Migration Summit 2022
Earned jul 27, 2022 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
Earned oct 27, 2021 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales
Earned oct 27, 2021 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned oct 26, 2021 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
Earned mar 10, 2021 EST