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shreya shri Pathak

Miembro desde 2024

Spans y Planes Earned ago 26, 2026 EDT
Arcade Simulator: Network Security Engineer Earned ago 26, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas Earned ago 9, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes Earned ago 9, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes Earned ago 9, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned ago 9, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned ago 9, 2026 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise Earned ago 9, 2026 EDT
Agentes empresariales y casos de uso Earned ago 9, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes Earned ago 9, 2026 EDT
Conceptos básicos de Google Cloud Earned ago 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: Guiones de presentaciones con Gemini Earned ago 8, 2026 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned ago 20, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned jun 29, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Agent Platform Earned jun 28, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned jun 25, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned jun 25, 2024 EDT
Mecanismo de atención Earned jun 25, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned jun 25, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned jun 21, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned jun 21, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jun 21, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned jun 21, 2024 EDT

Todo gira en torno a alcances globales ("spans") y planes de ejecución ("plans"). Primero, conocerá a fondo el funcionamiento de Google Cloud Spanner para diseñar esquemas, cargar datos a escala y dominar la optimización de planes de consulta. A partir de ahí, ejecutará su plan de backend sin servidor conectando Cloud Run Functions, mensajería de Pub/Sub y API Gateway. Equipado con dos laboratorios de desafíos, saldrá con un control total sobre los datos empresariales y las API orientadas a eventos.

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Le damos la bienvenida al Simulador de Arcade de este mes, donde se pondrá en la piel de un ingeniero de seguridad de redes (Network Security Engineer). En esta simulación, primero blindará el control de acceso en toda su infraestructura: creará roles personalizados de IAM, programará permisos mediante scripts y configurará Identity-Aware Proxy para proteger la autenticación de usuarios sin las VPN tradicionales. Luego, tomará el control de la topología empresarial híbrida, utilizando Network Connectivity Center para conectar redes multicloud, VPC y redes VPN de alta disponibilidad (HA-VPN) de sitio a sitio. Con dos laboratorios de desafíos realistas, esta simulación lo equipa para eliminar los puntos ciegos de acceso, proteger el tráfico entre nubes y construir una red con seguridad de nivel fortaleza en Google Cloud.

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Ya creaste agentes con la configuración avanzada, ahora es momento de darles capacidades del mundo real. Equipa a los agentes con herramientas que les permitan buscar en la Web, ejecutar código, realizar consultas en bases de datos y acciones personalizadas.

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Ya creaste agentes de LLM básicos que responden a consultas, ahora hagamos que sean con estado. Usa el estado de la sesión para crear agentes que mantengan el contexto, recuerden las preferencias de los usuarios y brinden experiencias personalizadas. Transforma a los agentes de respondedores sin estado a asistentes inteligentes. Explora más contenido en el programa Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR). Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates

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Ya creaste tu primer agente: ahora es momento de dar el siguiente paso. En este curso, mejorarás tus habilidades aprendiendo a convertir un agente de IA básico en un asistente sofisticado y preciso. También aplicarás instrucciones avanzadas, selección de modelos, capacidades de planificación y patrones de salida estructurados. Explora más contenido en el programa Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR). Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) completando este curso y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: formular problemas de investigación de modelos de lenguaje del mundo real, crear un tokenizador simple, preparar un conjunto de datos para entrenar un modelo de lenguaje transformador y ejecutar el bucle de entrenamiento de un modelo de lenguaje pequeño.

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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. Explora más contenido en el programa Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).

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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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En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.

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En este video, se explica cómo usar Gemini Advanced para investigar un tema, crear un esquema de presentación y, luego, usar Gemini en Documentos de Google para generar puntos de conversación.

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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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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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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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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para interactuar con modelos de IA generativa, crear prototipos de ideas de negocio y llevarlas a producción. A través de un caso de uso envolvente, lecciones atractivas y un lab práctico, explorarás el ciclo de vida desde la instrucción hasta el producto y aprenderás cómo aprovechar Vertex AI Studio para aplicaciones multimodales de Gemini, diseño de instrucciones, ingeniería de instrucciones y ajuste de modelos. El objetivo es permitirte desbloquear el potencial de la IA generativa en tus proyectos con Vertex AI Studio.

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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 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 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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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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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 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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