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egidio brigenti

Miembro desde 2021

Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned nov 14, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned nov 13, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned nov 6, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned nov 3, 2025 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned oct 30, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned oct 28, 2025 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos Earned may 17, 2024 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned may 7, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned ene 31, 2024 EST
Diseño y aspectos básicos de APIs con la plataforma de APIs de Apigee Earned dic 7, 2023 EST
On Premises Management, Security, and Upgrade with Google Cloud's Apigee API Platform Earned dic 6, 2023 EST
On Premises Capacity Upgrade and Monitoring with Google Cloud's Apigee API Platform Earned dic 5, 2023 EST
On Premises Installation and Fundamentals with Google Cloud's Apigee API Platform Earned nov 14, 2023 EST
Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform Earned nov 10, 2023 EST
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform Earned nov 8, 2023 EST
Architecting and Installing the Apigee Hybrid API Platform Earned nov 6, 2023 EST
Desarrollo de APIs con la plataforma de APIs de Apigee Earned nov 2, 2023 EDT
Seguridad de APIs con la plataforma de APIs de Apigee Earned oct 27, 2023 EDT

In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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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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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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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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En este curso, aprenderás a diseñar APIs y a documentarlas según las especificaciones de OpenAPI. Conocerás el ciclo de vida de las APIs y cómo la plataforma de APIs de Apigee ayuda a administrar todos los aspectos de dicho ciclo. Aprenderás a diseñar APIs con proxies de API y a empaquetarlas como productos de APIs para que las utilicen los desarrolladores de apps. A través de una combinación de lecciones, labs prácticos y materiales complementarios, aprenderás a diseñar, crear, proteger, implementar y administrar soluciones de APIs con la plataforma de APIs de Apigee de Google Cloud. Este es el primer curso de la serie Desarrolla APIs con la plataforma de APIs de Apigee. Después de completarlo, inscríbete en el curso Seguridad de APIs con la plataforma de APIs de Apigee.

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This course discusses the management and operation of the Apigee platform for private cloud. It includes topics on operational practices, API deployment, analytics, security and upgrade of the platform. This is the second course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud course series. After completing this course, enroll in the On Premises Capacity Upgrade and Monitoring with Google Cloud's Apigee API Platform course.

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Learn how to upgrade capacity for the Apigee for private cloud platform installation, and how to monitor the platform. This is the third and final course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud series.

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This course introduces you to the fundamentals and advanced practices applicable to the installation and management of Google Cloud's Apigee API Platform for private cloud. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, install, secure, manage, and scale Apigee API Platform. This is the first course of the Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud series. After completing this course, enroll in the On Premises Management, Security, and Upgrade with Google Cloud's Apigee API Platform course.

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This course discusses the upgrade process for Apigee hybrid, and teaches you how to monitor and troubleshoot the hybrid runtime plane components.

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This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.

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This course introduces you to the fundamentals and practices used to install and manage Google Cloud's Apigee API Platform for hybrid cloud. Through a combination of lectures, a hands-on lab, and supplemental materials, you will learn how to install and operate the Apigee API Platform.

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En este curso, aprenderás a crear APIs que utilicen varios servicios y a usar código personalizado en Apigee. También aprenderás sobre el manejo de errores y a compartir lógica entre proxies. Aprenderás sobre la administración del tráfico y el almacenamiento en caché. También crearás un portal para desarrolladores y publicarás tu API en él. Aprenderás sobre el registro y el análisis, así como sobre CI/CD y los diferentes modelos de implementación compatibles con Apigee. A través de una combinación de lecciones, labs prácticos y materiales complementarios, aprenderás a diseñar, crear, proteger, implementar y administrar soluciones de API con la plataforma de APIs de Apigee de Google Cloud. Este es el tercer y último curso de la serie Desarrolla APIs con la plataforma de APIs de Apigee.

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En este curso, aprenderás a proteger tus APIs. Explorarás los problemas de seguridad que encontrarás para tus APIs. Aprenderás sobre OAuth, el método de autorización principal para las APIs de REST. Aprenderás sobre los tokens web JSON (JWT) y la seguridad federada. También aprenderás a protegerte de las solicitudes maliciosas, a enviar solicitudes de forma segura a través de una red pública y a proteger tus datos para los usuarios de Apigee. A través de una combinación de lecciones, labs prácticos y materiales complementarios, aprenderás a diseñar, crear, proteger, implementar y administrar soluciones de API con la plataforma de API de Apigee de Google Cloud. Este es el segundo curso de la serie Desarrolla APIs con la plataforma de APIs de Apigee. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Desarrollo de APIs con la plataforma de APIs de Apigee.

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