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Michela Montenegro

Miembro desde 2024

Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned jun 6, 2024 EDT
Explorador de la IA generativa - Agent Platform Earned may 28, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned may 28, 2024 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned may 23, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned may 20, 2024 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned may 17, 2024 EDT
Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud Earned may 14, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned may 8, 2024 EDT
BigQuery para el aprendizaje automático Earned may 3, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned abr 15, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned abr 5, 2024 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned mar 13, 2024 EDT

Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Managed Service for Apache Spark y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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El curso Explorador de la IA generativa - Agent Platform es una colección de labs sobre cómo usar la IA generativa en Google Cloud. A través de los labs, aprenderás a usar los modelos de Gemini en Agent Platform. También aprenderás sobre el diseño de instrucciones, las prácticas recomendadas y cómo se puede usar para la generación de ideas, la clasificación, la extracción y el resumen de texto, y mucho más. También aprenderás a ajustar un modelo de base entrenándolo a través de un entrenamiento personalizado en Agent Platform y, luego, implementándolo en un extremo de Agent Platform.

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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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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.

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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.

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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud, en el que aprenderás a usar TensorFlow y Vertex AI para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático. Principalmente, interactuarás con los notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench.

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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.

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¿Quieres compilar modelos de AA en minutos en lugar de horas utilizando únicamente SQL? BigQuery ML democratiza el aprendizaje automático, ya que permite que los analistas de datos creen, entrenen, evalúen y realicen predicciones con modelos de aprendizaje automático a través de herramientas y habilidades de SQL existentes. En esta serie de labs, experimentarás con diferentes tipos de modelos y aprenderás cuáles son las características de un buen modelo.

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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

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En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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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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