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Abhijeet Nagar

Miembro desde 2026

Liga de Oro

2004 puntos
Arcade Trail: Containers & Load Balancing Earned oct 20, 2026 EDT
Arcade Voyage: Language, Voice, and Multimodal Processing Earned oct 14, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia Earned oct 14, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned oct 14, 2026 EDT
Conceptos básicos de DevOps Earned sep 8, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned jul 21, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned jul 18, 2026 EDT

Aprende a crear y escalar entornos en la nube listos para producción. En este recorrido, empaquetarás aplicaciones con Docker, desplegarás cargas de trabajo en Google Kubernetes Engine y orquestarás servicios en contenedores. A continuación, configurarás proxies internos regionales y balanceadores de carga HTTPS globales, y luego establecerás Cloud Monitoring para realizar un seguimiento del estado y la latencia. Aprueba ambos laboratorios de desafío (challenge labs) para demostrar tu capacidad de desplegar aplicaciones resilientes y enrutar el tráfico global de manera eficiente.

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Transformar contenido multimedia no estructurado en datos estructurados y buscables es el núcleo de la computación cognitiva moderna. En este viaje, analizarás sentimientos y extraerás entidades utilizando la API de Cloud Natural Language, combinando flujos de trabajo de lenguaje con Apache Spark para demostrar la escalabilidad con macrodatos (big data). Desde allí, te ramificarás hacia la síntesis multimodal: generando audio hiperrealista con Text-to-Speech, eliminando barreras globales con la API de Cloud Translation y anotando secuencias de video mediante Video Intelligence. Completa ambos laboratorios de desafío (challenge labs) para demostrar que puedes desplegar modelos preentrenados que leen, hablan, traducen e inspeccionan contenido a escala.

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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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Obtén una ventaja competitiva a través de DevOps. DevOps es un movimiento organizativo y cultural que tiene como objetivo aumentar la velocidad de entrega de software, mejorar la confiabilidad del servicio y crear una propiedad compartida entre las partes interesadas en el software. En este curso, aprenderás a usar Google Cloud para mejorar la velocidad, estabilidad, disponibilidad y seguridad de tu capacidad de entrega de software. DevOps Research and Assessment se unió a Google Cloud. ¿Cómo se compara tu equipo? Completa este cuestionario de opción múltiple de cinco preguntas para saberlo.

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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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