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Dmytro Teliukov

Miembro desde 2023

Liga de Diamantes

67455 puntos
Usa las APIs para trabajar con Cloud Storage Earned mar 31, 2024 EDT
Supervisa y administra recursos de Google Cloud Earned mar 31, 2024 EDT
Almacena, procesa y administra datos en Google Cloud: consola Earned mar 31, 2024 EDT
Migra datos de MySQL a Cloud SQL con Database Migration Service Earned mar 31, 2024 EDT
Almacena, procesa y administra datos en Google Cloud: línea de comandos Earned mar 30, 2024 EDT
Administra modelos de datos en Looker Earned mar 30, 2024 EDT
Crea un sitio web en Google Cloud Earned mar 26, 2024 EDT
Usa APIs de aprendizaje automático en Google Cloud Earned mar 25, 2024 EDT
Comparte datos con la nube de datos de Google Earned mar 25, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned mar 24, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud Earned mar 19, 2024 EDT
Implementar soluciones de almacenamiento en la nube y protección de datos Earned mar 18, 2024 EDT
Analiza opiniones con la API de Natural Language Earned mar 5, 2024 EST
Implementar y proteger APIs sin servidor con API Gateway Earned mar 5, 2024 EST
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales Earned feb 28, 2024 EST
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos Earned feb 23, 2024 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned feb 21, 2024 EST
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE Earned feb 18, 2024 EST
Crea objetos de LookML en Looker Earned nov 1, 2023 EDT
Comienza a usar Looker Earned nov 1, 2023 EDT
Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery Earned nov 1, 2023 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned oct 22, 2023 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned oct 20, 2023 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes Earned oct 19, 2023 EDT
Conceptos básicos de análisis de datos de Google Cloud Earned oct 17, 2023 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud Earned oct 16, 2023 EDT
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned oct 15, 2023 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned oct 15, 2023 EDT
Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow: Fundamentos Earned oct 14, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Español Earned oct 13, 2023 EDT
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud Earned oct 13, 2023 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned oct 11, 2023 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned oct 10, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned oct 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned oct 7, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable Earned oct 7, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa Earned oct 7, 2023 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned oct 6, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned oct 6, 2023 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos Earned oct 4, 2023 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned oct 4, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned oct 3, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned oct 1, 2023 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned sep 29, 2023 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned sep 27, 2023 EDT
Aprendizaje automático en empresas Earned sep 25, 2023 EDT
[DEPRECATED] Ingeniería de atributos Earned sep 24, 2023 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned sep 23, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned sep 22, 2023 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned sep 20, 2023 EDT

Completa la insignia de habilidad introductoria Usa las APIs para trabajar con Cloud Storage y demuestra tus habilidades en el uso de APIs para trabajar con recursos de Cloud Storage, incluida la API de Cloud Storage.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y administra recursos de Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: otorgar y revocar permisos de IAM, instalar agentes de supervisión y registro, y crear, implementar y probar una función de Cloud Run basada en eventos.

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Cloud Storage, Cloud Functions y Cloud Pub/Sub son todos servicios de Google Cloud que se pueden usar para almacenar, procesar y administrar datos. Los tres servicios se pueden usar en conjunto para crear una variedad de aplicaciones basadas en datos. En esta insignia de habilidad, usarás Cloud Storage para almacenar imágenes, Cloud Functions para procesar las imágenes y Cloud Pub/Sub para enviarlas a otra aplicación.

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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Migra datos de MySQL a Cloud SQL con Database Migration Service para demostrar tus habilidades en lo siguiente: migrar datos de MySQL a Cloud SQL usando diferentes tipos de trabajos y opciones de conectividad disponibles en Database Migration Service y migrar datos del usuario de MySQL cuando se ejecutan trabajos de Database Migration Service.

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Cloud Storage, Cloud Functions y Cloud Pub/Sub son todos servicios de Google Cloud que se pueden usar para almacenar, procesar y administrar datos. Los tres servicios se pueden usar en conjunto para crear una variedad de aplicaciones basadas en datos. En esta insignia de habilidad, usarás Cloud Storage para almacenar imágenes, Cloud Functions para procesar las imágenes y Cloud Pub/Sub para enviarlas a otra aplicación.

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Completa el curso con insignia de habilidad de nivel intermedio Administra modelos de datos en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: mantener el estado de un proyecto de LookML, usar un Ejecutor de SQL para validar datos, aplicar las prácticas recomendadas de LookML, optimizar las consultas y los informes para mejorar el rendimiento, y también implementar tablas derivadas persistentes y políticas de almacenamiento en caché.

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Obtén la insignia de habilidad introductoria completando el curso Crea un sitio web en Google Cloud. Este curso se basa en la serie Get Cooking in Cloud y abarca lo siguiente:Cómo implementar un sitio web en Cloud RunCómo alojar una app web en Compute EngineCómo crear, implementar y escalar tu sitio web en Google Kubernetes EngineCómo migrar de una aplicación monolítica a una arquitectura de microservicios con Cloud Build

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Obtén la insignia de habilidad avanzada completando el curso Usa APIs de aprendizaje automático en Google Cloud, en el que aprenderás las funciones básicas de las siguientes tecnologías de IA y aprendizaje automático: la API de Cloud Vision, la API de Cloud Translation y la API de Cloud Natural Language.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Comparte datos con la nube de datos de Google, en el que obtendrás experiencia práctica con socios de intercambio de datos de Google Cloud, que tienen conjuntos de datos propios que los clientes pueden usar para sus casos de uso de análisis. Los clientes se suscriben a estos datos y los consultan en sus propias plataformas, luego los aumentan con sus conjuntos de datos y usan sus herramientas de visualización en sus paneles para clientes.

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Implementar soluciones de almacenamiento en la nube y protección de datos, en el que aprenderás a crear un bucket de Cloud Storage, a usar la línea de comandos de Cloud Storage y cómo usar el bloqueo de buckets para proteger objetos en un bucket.

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Obtén una insignia de habilidad completando la Quest Analiza opiniones con la API de Natural Language, en la que aprenderás cómo la API extrae una opinión a partir de texto.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Implementar y proteger APIs sin servidor con API Gateway, en el que aprenderás a usar API Gateway para implementar, proteger y administrar APIs con una puerta de enlace completamente administrada.

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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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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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Aprende a usar Gemini Notebook para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Associate Cloud Engineer. 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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Completa el curso introductorio para obtener la insignia de habilidad Crea objetos de LookML en Looker y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear nuevas dimensiones y mediciones, vistas y tablas derivadas; establecer filtros y tipos de medición según los requisitos; actualizar dimensiones y mediciones; crear y definir mejor las Exploraciones, unir vistas a Exploraciones existentes y decidir qué objetos de LookML crear en función de los requisitos empresariales.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Comienza a usar Looker, en el que aprenderás a analizar, visualizar y seleccionar datos con Looker Studio y Looker.

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Completa el curso para obtener la insignia de habilidad intermedia Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery para demostrar habilidades en las siguientes tareas: crear conjuntos de datos en BigQuery importando archivos CSV y JSON; aprovechar la potencia de BigQuery con conceptos analíticos sofisticados de SQL, incluido el uso de BigQuery ML para entrenar un modelo de goles esperados con datos de eventos de fútbol y evaluar la espectacularidad de los goles de la Copa Mundial.

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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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Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.

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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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Descubre cómo convertir datos sin procesar en decisiones claras y fundamentadas en datos con Google Cloud. A través de labs prácticos y situaciones reales, este curso para principiantes te guiará en la consulta de datos en BigQuery, la exploración de tendencias en Looker y la creación de informes interactivos y fáciles de compartir en Data Studio.

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The microservices architecture describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will build a Java application using Spring Boot and Spring Cloud on Google Cloud.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery.

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Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.

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La incorporación del aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta la capacidad para extraer estadísticas de los datos. En este curso, veremos formas de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para una personalización escasa o nula, en el curso se aborda AutoML. Para obtener más capacidades de aprendizaje automático a medida, el curso presenta Notebooks y BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Además, en este curso se aborda cómo llevar a producción soluciones de aprendizaje automático con Vertex AI.

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En este curso, adquirirás experiencia práctica para superar los desafíos del mundo real que se presentan cuando se crean canalizaciones de datos de transmisión. El enfoque principal es administrar datos continuos y no delimitados con los productos de Google Cloud.

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En este curso intermedio, aprenderás a diseñar, crear y optimizar canalizaciones de datos por lotes sólidas en Google Cloud. Más allá del manejo de datos fundamental, explorarás las transformaciones de datos a gran escala y la organización eficiente de flujos de trabajo, lo que es primordial para la inteligencia empresarial oportuna y los informes esenciales. Obtén experiencia práctica con Dataflow para Apache Beam y Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) para la implementación, y aborda consideraciones cruciales respecto de la calidad de los datos, la supervisión y las alertas para garantizar la confiabilidad de la canalización y la excelencia operativa. Se recomienda tener conocimientos básicos sobre almacenamiento de datos, ETL/ELT, SQL, Python y conceptos de Google Cloud.

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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.

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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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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa. Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.

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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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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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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 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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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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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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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, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.

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En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo. Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.

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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.

Más información

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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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.

Más información

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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