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AAKASH THAKUR
Miembro desde 2026
Liga de Oro
4656 puntos
AI Boost Bites: Guiones de presentaciones con Gemini
Earned jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: Crea instrucciones como un profesional con Google Workspace
Earned jun 15, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: Truco de Gemini para pasar datos de imágenes a hojas de cálculo
Earned jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: Controla tu bandeja de entrada con IA
Earned jun 15, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned jun 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: Tu agente de comentarios personal
Earned jun 15, 2026 EDT
Model Armor: protege las implementaciones de IA
Earned jun 15, 2026 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned jun 15, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned jun 15, 2026 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned jun 12, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes
Earned jun 12, 2026 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned jun 12, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned jun 12, 2026 EDT
Mecanismo de atención
Earned jun 12, 2026 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned jun 12, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned jun 12, 2026 EDT
Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube
Earned jun 12, 2026 EDT
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine
Earned jun 12, 2026 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned jun 12, 2026 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned jun 10, 2026 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned jun 9, 2026 EDT
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 video, se abordan los aspectos fundamentales de la ingeniería de instrucciones para una comunicación eficaz con la IA. Conoce un marco de trabajo simple (Personificación, Tarea, Contexto y Formato) para crear instrucciones claras y obtener mejores resultados más rápido de Gemini en Google Workspace. Descubre cómo usar el lenguaje natural, expresarte con precisión y realizar iteraciones para obtener una asistencia óptima de la IA.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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En este video, se explica cómo eliminar la tediosa entrada manual de datos con Gemini. Aprende a tomar una foto o captura de pantalla de datos (de PDFs, papel o imágenes) y darle instrucciones a Gemini para que los convierta al instante en una hoja de cálculo de Google estructurada. Descubre este sencillo truco para ahorrar incontables horas de transcripción de datos y convertir a Gemini en tu asistente personal de entrada de datos. Solo tienes que tomar una foto, escribir una instrucción y exportar.
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En este video, se explica cómo usar Gemini en Gmail para resumir correos electrónicos, encontrar información y redactar borradores de respuestas, lo que te ayudará a administrar tu carpeta Recibidos de manera más eficiente.
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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En este video, se explica cómo crear un agente personalizado del tipo "Trabaja conmigo" con las Gems de Gemini, que ayuda a optimizar los comentarios fundamentales y hace que tus reuniones sean más estratégicas y eficientes.
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En este curso, se revisan las funciones de seguridad esenciales de Model Armor y se te prepara para trabajar con el servicio. Aprenderás sobre los riesgos de seguridad asociados a los LLM y cómo Model Armor protege tus aplicaciones de IA.
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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 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 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 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, 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 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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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 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 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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Completa el curso Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube, en el que conocerás la plataforma colaborativa de Google y aprenderás a usar Gmail, Calendario, Meet, Drive, Hojas de cálculo y AppSheet, para obtener una insignia de habilidad introductoria.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.
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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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