OM KANPARIYA
Miembro desde 2024
Liga de Diamantes
18390 puntos
Miembro desde 2024
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.
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea aplicaciones con AppSheet, en el que aprenderás a crear, configurar y publicar aplicaciones con AppSheet.
Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, combinarás y aplicarás los conocimientos y las habilidades fundamentales que se enseñaron del curso 1 al 4 en un proyecto final práctico que se enfoca en el proyecto del ciclo de vida completo de los datos. Practicarás usando herramientas basadas en la nube para adquirir, almacenar, procesar, analizar, visualizar y comunicar estadísticas de datos de manera eficaz. Al final del curso, habrás completado un proyecto en el que demuestras tu dominio en cuanto a estructurar datos de múltiples fuentes con eficacia, presentar soluciones a una variedad de partes interesadas y visualizar estadísticas de datos usando software basado en la nube. También te prepararás actualizando tu currículum y practicando técnicas de entrevista para postularte a trabajos y asistir a entrevistas.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Este es el primero de cinco cursos en el Certificado de Google Cloud Data Analytics. En este curso, aprenderás cómo se define el campo de análisis de datos en la nube y a describir los roles y responsabilidades de un analista de datos en la nube, que se relacionan con la adquisición, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de los datos. Explorarás la arquitectura de las herramientas basadas en Google Cloud (por ejemplo, BigQuery y Cloud Storage) y cómo se utilizan para estructurar y presentar datos, y realizar informes sobre ellos de manera eficaz.
Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: generar texto; aplicar llamadas a funciones con el SDK de Python y la API de Gemini y, además, implementar una aplicación de Streamlit con Cloud Run. Explorarás las diferentes formas en que puedes darle instrucciones a Gemini para que genere texto, usarás Cloud Shell para probar e iterar una aplicación de Streamlit y, luego, la empaquetarás como un contenedor de Docker implementado en Cloud Run.
Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. 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.
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.
Hoy en día, los desarrolladores necesitan todas las herramientas para brillar. Artefact Registry es su ventanilla única para almacenar y administrar su código. ¡Aprende cómo empezar a construir el código de tus sueños y ganar una Credencial de Google Cloud en el camino!- ¡No se necesita experiencia previa!