Mayank Baraiya
Miembro desde 2021
Liga de Oro
5936 puntos
Implementa tu primer agente
Earned jul 22, 2026 EDT
Infraestructura de IA: GPU de Cloud
Earned jul 20, 2026 EDT
Infraestructura de IA: introducción a AI Hypercomputer
Earned jul 20, 2026 EDT
Crea e implementa agentes en producción
Earned jul 16, 2026 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise
Earned jul 16, 2026 EDT
Agentes empresariales y casos de uso
Earned jul 16, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes
Earned jul 16, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned jul 14, 2026 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned jul 13, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos
Earned jul 13, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned jul 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent
Earned jul 9, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned nov 26, 2023 EST
Introducción a la IA generativa
Earned nov 26, 2023 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned nov 26, 2023 EST
En este curso, aprenderás a implementar agentes de ADK en Vertex AI Agent Engine y Cloud Run.
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¿Sientes curiosidad por el potente hardware detrás de la IA? Este módulo analiza las computadoras de IA optimizadas para el rendimiento y muestra por qué son tan importantes. Exploraremos cómo las CPU, GPU y TPU hacen que las tareas de IA sean súper rápidas, qué hace que cada una sea única y cómo el software de IA las aprovecha al máximo. Al finalizar, sabrás exactamente cómo elegir la GPU adecuada para tus proyectos de IA, lo que te ayudará a tomar decisiones inteligentes para tus cargas de trabajo de IA.
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Con este curso, podrás comenzar a usar AI Hypercomputer fácilmente. Abordaremos los conceptos básicos sobre qué es y cómo ayuda a la IA con las cargas de trabajo. Conocerás los diferentes componentes de las hipercomputadoras, como las GPU, las TPU y las CPU, y descubrirás cómo elegir el enfoque de implementación adecuado para tus necesidades.
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Explora la arquitectura y la implementación de sistemas multiagente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google y la sólida infraestructura de Google Cloud. Aprenderás a diseñar árboles de agentes jerárquicos y agentes de flujo de trabajo determinísticos, a la vez que identificas el entorno de hosting ideal (desde Cloud Run sin servidores hasta GKE de alto rendimiento) para garantizar que tus agentes de IA sean seguros, escalables y estén listos para la producción.
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Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.
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Descubre cómo los agentes de IA impulsan el impacto empresarial. Luego, descubrirás cómo Gemini Enterprise te permite crear y organizar los agentes adecuados, desde soluciones sin código hasta soluciones con mucho código.
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En este curso, se presentan los conceptos básicos de los agentes de IA y se explora cómo agregan valor en el mundo real. Proporciona una base para desarrolladores, arquitectos y responsables de la toma de decisiones técnicas que quieren comprender los sistemas de IA desde la perspectiva de un comportamiento autónomo y orientado a objetivos.
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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google.
En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.
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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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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.
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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 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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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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