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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Olaf Yunus Laitinen-Imanzada

Miembro desde 2024

Liga de Diamantes

10745 puntos
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned jun 11, 2025 EDT
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático Earned nov 22, 2024 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned nov 22, 2024 EST
Arquitectura de codificador-decodificador Earned ago 23, 2024 EDT
Mecanismo de atención Earned ago 23, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned ago 23, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned ago 22, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned ago 22, 2024 EDT
Gemini en Gmail Earned ago 14, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned ago 14, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned ago 13, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned ago 13, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned ago 13, 2024 EDT

Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.

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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.

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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.

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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.

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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 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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Gemini para Google Workspace es un complemento que les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en esta plataforma. En este minicurso, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Gmail.

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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, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.

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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 abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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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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