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Maryam Kargar

Miembro desde 2023

Liga de Oro

18777 puntos
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned oct 26, 2025 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned oct 25, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned ago 8, 2025 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned jul 28, 2025 EDT
Diseño de instrucciones en Agent Platform Earned jun 24, 2025 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jun 11, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned may 31, 2025 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned may 26, 2025 EDT
Introducción a la IA generativa Earned may 16, 2025 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned may 9, 2025 EDT
Trabaja con Notebooks en Vertex AI Earned abr 13, 2025 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación PMLE Earned dic 6, 2024 EST
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned jun 23, 2024 EDT
Transformación digital con Google Cloud Earned mar 27, 2024 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes Earned sep 18, 2023 EDT
Aplica conceptos avanzados de LookML en Looker Earned sep 18, 2023 EDT
Comprende LookML en Looker Earned sep 14, 2023 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 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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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.

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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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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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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Agent Platform y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Agent Platform. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.

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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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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 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, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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Este curso es una introducción a Notebooks de Vertex AI, que son entornos basados en notebooks de Jupyter que proporcionan una plataforma unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión de los modelos. Se abordan los siguientes temas: (1) Los diferentes tipos de Notebooks de Vertex AI y sus funciones y (2) cómo crear y administrar Notebooks de Vertex AI.

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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Repasarás las funciones de Gemini Notebook, crearás un notebook y usarás la guía de estudio como práctica para el examen de certificación.

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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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La transformación digital es un recorrido fundamental para las organizaciones modernas, y establecer una línea de base sólida en la computación en la nube es el primer paso para impulsar una innovación significativa. Transformación digital con Google Cloud presenta las tecnologías principales y los marcos estratégicos que ayudan a las organizaciones a modernizar sus operaciones. En este curso, se exploran los conceptos fundamentales de la nube, la infraestructura de red global y el modelo de responsabilidad compartida para ayudar a los líderes a navegar su camino hacia la nube con confianza. Como parte de la Ruta de aprendizaje de Cloud Digital Leader, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.

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En este curso, adquirirás experiencia práctica en la aplicación de conceptos avanzados de LookML en Looker. Aprenderás a usar Liquid para personalizar y crear dimensiones y mediciones dinámicas, crear tablas derivadas de SQL dinámicas y tablas derivadas nativas personalizadas, y a utilizar extensiones para modularizar tu código de LookML.

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En este curso, adquirirás experiencia práctica con LookML en Looker. Aprenderás a escribir código de LookML para crear nuevas dimensiones y medidas, crear tablas derivadas y unirlas a exploraciones, filtrar exploraciones y definir políticas de almacenamiento en caché en LookML.

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