Miembro desde 2023
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos
Earned abr 16, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned abr 10, 2025 EDT
Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso
Earned feb 18, 2025 EST
Registro y supervisión en Google Cloud
Earned feb 7, 2025 EST
Google Cloud IAM y redes para profesionales de AWS
Earned ene 24, 2025 EST
En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.
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.
En este curso, los estudiantes aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud usando patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Diseño de arquitecturas con Google Compute Engine o Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. A través de una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
Te damos la bienvenida al curso de dos partes sobre registro, supervisión y observabilidad en Google Cloud. Las principales herramientas de operaciones de Google Cloud se clasifican en dos categorías: componentes centrados en operaciones y herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones. En este curso, Registro y supervisión en Google Cloud, se ven los componentes centrados en operaciones, como Logging, Monitoring y Service Monitoring. Después de tomar este curso, se sugiere que completes la parte 2, Observabilidad en Google Cloud, para conocer las herramientas de administración del rendimiento de las aplicaciones disponibles.
Este es el primer curso de una serie de cuatro cursos para Cloud Architects y Engineers con conocimientos previos de AWS. En él, se comparan las soluciones de Google Cloud y AWS y se guía a los profesionales en cuanto a su uso. Este curso se centra en Identity and Access Management (IAM) y las redes en Google Cloud. Los estudiantes aplican sus conocimientos sobre la administración de accesos y redes en AWS para explorar las similitudes y diferencias con la administración de accesos y redes en Google Cloud. También adquieren experiencia práctica en la creación y administración de recursos de Google Cloud.