Qi Rong Lai
Miembro desde 2022
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos
Earned sep 9, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned sep 4, 2024 EDT
[DEPRECATED] Ingeniería de atributos
Earned ago 24, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned ago 19, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned ago 4, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned ago 4, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned ago 3, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned jul 26, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned jul 24, 2024 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI
Earned jul 22, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned jul 21, 2024 EDT
Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso
Earned jun 14, 2024 EDT
Optimiza los costos de Google Kubernetes Engine
Earned jun 11, 2024 EDT
Desarrolla una cultura de SRE de Google
Earned jun 4, 2024 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PCA
Earned may 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para ingenieros de redes
Earned may 25, 2024 EDT
[DEPRECATED] Gemini para analistas y científicos de datos
Earned may 3, 2024 EDT
Organización y coreografía de servicios en Google Cloud
Earned abr 12, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned ene 28, 2024 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned ene 22, 2024 EST
Introducción a la IA generativa
Earned ene 22, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para Cloud Architects
Earned ene 17, 2024 EST
[DEPRECATED] Gemini para desarrolladores de aplicaciones
Earned ene 16, 2024 EST
Registro y supervisión en Google Cloud
Earned ene 16, 2024 EST
Gemini en Presentaciones de Google
Earned ene 13, 2024 EST
Gemini en Hojas de cálculo de Google
Earned ene 9, 2024 EST
Gemini en Documentos de Google
Earned ene 9, 2024 EST
Gemini en Gmail
Earned ene 9, 2024 EST
Google Workspace con Gemini: Fundamentos de tu flujo de trabajo de IA
Earned ene 8, 2024 EST
Redes en Google Cloud: enrutamiento y direccionamiento
Earned ene 8, 2024 EST
Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud
Earned ene 6, 2024 EST
Redes en Google Cloud: principios básicos
Earned ene 5, 2024 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned ene 2, 2024 EST
Prácticas recomendadas de Google Kubernetes Engine: seguridad
Earned dic 17, 2023 EST
Generative AI Explorer
Earned dic 13, 2023 EST
Aspectos básicos sobre identidad y seguridad
Earned mar 31, 2023 EDT
Application Development I
Earned sep 8, 2022 EDT
Intro to Infrastructure
Earned sep 6, 2022 EDT
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, 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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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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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 Managed Service for Apache Spark 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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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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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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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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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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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Optimiza los costos de Google Kubernetes Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y administrar clústeres multiusuario, supervisar el uso de recursos por espacio de nombres, configurar el ajuste de escala automático de clústeres y Pods para mejorar la eficiencia, configurar el balanceo de cargas para optimizar la distribución de recursos y, además, implementar sondeos de funcionamiento y preparación para garantizar el estado y la rentabilidad de la aplicación.
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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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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Cloud Architect.
Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un cuaderno en Gemini Notebook y aprenderás a usar una guía de estudio como práctica para un examen de certificación.
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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.
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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.
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En este curso, se te presentarán las aplicaciones basadas en eventos y se te enseñará a usar la organización y coreografía de servicios para coordinar microservicios. A través de lecciones y labs prácticos, aprenderás a usar Workflows, Eventarc, Cloud Tasks y Cloud Scheduler para crear aplicaciones de microservicios en Google Cloud.
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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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.
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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.
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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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Te damos la bienvenida al curso de dos partes sobre registro, supervisión y observabilidad en Google Cloud. Las principales herramientas de operaciones de Google Cloud se clasifican en dos categorías: componentes centrados en operaciones y herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones. En este curso, Registro y supervisión en Google Cloud, se ven los componentes centrados en operaciones, como Logging, Monitoring y Service Monitoring. Después de tomar este curso, se sugiere que completes la parte 2, Observabilidad en Google Cloud, para conocer las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones disponibles.
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En este curso, se explica cómo usar Gemini en Presentaciones de Google para transformar conceptos en presentaciones visualmente atractivas. Aprende a generar presentaciones estructuradas a partir de una sola instrucción o un documento fuente existente, refina los diseños de diapositivas con mejoras de diseño automatizadas, crea gráficos vectoriales y fotos personalizados, y elabora dinámicamente copias en diapositivas junto con notas del orador precisas.
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En este curso, se explica cómo usar Gemini en Hojas de cálculo de Google para automatizar la organización de datos y procesar números complejos. Aprende a estructurar tablas a partir de texto sin procesar, completar datos automáticamente con lenguaje natural, generar fórmulas nativas de hojas de cálculo al instante y extraer rápidamente visualizaciones o información estratégica de alto nivel sin necesidad de ser un experto en hojas de cálculo.
Más información
En este curso, se explica cómo usar Gemini en Documentos de Google para optimizar tu escritura y creación de contenido. Aprende a crear borradores de documentos desde cero, definir el tono y la claridad de la escritura con herramientas interactivas, resumir archivos complejos y transformar sin problemas textos extensos en recursos estructurados para otras aplicaciones de Google Workspace.
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En este curso, se explica cómo usar Gemini en Gmail para optimizar la administración de correos electrónicos. Aprende a resumir hilos largos, recuperar información con lenguaje natural, crear borradores de respuestas profesionales y organizar estrategias de comunicación directamente en tu bandeja de entrada.
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Gemini para Google Workspace les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en Google Workspace. En esta ruta de aprendizaje, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Google Workspace.
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Te damos la bienvenida al segundo curso de la serie Redes en Google Cloud: enrutamiento y direccionamiento. En este curso, cubriremos los conceptos centrales del enrutamiento y el direccionamiento, que son importantes para las funciones de redes de Google Cloud. En el módulo uno, se explorarán el enrutamiento y el direccionamiento de redes en Google Cloud revisando varios componentes básicos, como el enrutamiento de IPv4, la inclusión de tus propias direcciones IP y cómo configurar Cloud DNS. En el módulo dos, veremos las opciones de conexión privada explorando casos de uso y métodos para acceder a Google y otros servicios de forma privada con direcciones IP internas.
Al final del curso, comprenderás cómo enrutar y direccionar con eficacia tu tráfico de red en Google Cloud.
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Las herramientas de redes son un tema clave de la computación en la nube. Es la tecnología subyacente de Google Cloud y conecta todos tus recursos y servicios entre sí. En este curso, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de Google Cloud y obtendrás experiencia práctica con herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. Desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial, Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud te dará la experiencia práctica necesaria para empezar a crear redes sólidas de inmediato.
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"Redes en Google Cloud" es una serie de cursos de 6 partes. Te damos la bienvenida al primero de nuestra serie de seis cursos, "Redes en Google Cloud: principios básicos".
En este curso, se ofrece una descripción general completa de los conceptos de redes esenciales, incluidos los aspectos básicos de las redes, las nubes privadas virtuales (VPC) y el uso compartido de redes de VPC. Además, en el curso se abordan las técnicas de registro y supervisión de red.
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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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Prepárate para usar Anthos. Esta colección de labs prácticos recomendados centrada en Google Kubernetes Engine se enfoca en la seguridad a gran escala para implementar y administrar entornos de GKE para producción. En específico, abarca el control de acceso basado en roles, el endurecimiento, las herramientas de redes de VPC y la autorización binaria.
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Welcome Gamers! Create and test a prompt, create a conversation, and explore the prompt gallery, all while having fun! Explore Generative AI Studio in Vertex AI. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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La seguridad es un cualidad indiscutible de los servicios de Google Cloud, por lo que Google Cloud desarrolló herramientas específicas para garantizar la identidad y seguridad en todos tus proyectos. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el servicio de Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, que es el recurso principal para administrar cuentas de usuarios y máquinas virtuales. Obtendrás experiencia con la seguridad de la red a través del aprovisionamiento de VPC y VPN, y aprenderás qué herramientas están disponibles para la protección contra amenazas de seguridad y la pérdida de datos.
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Have fun with this interesting game and get some hands on Stackdriver, Docker and Python. Challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges!
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Welcome Gamers! You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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