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suman singh

Miembro desde 2026

Liga de Oro

3660 puntos
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned may 7, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned abr 29, 2026 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned abr 29, 2026 EDT
Agent Assist y sus capacidades de IA generativa Earned abr 27, 2026 EDT
Crea agentes de IA con bases de datos empresariales Earned abr 26, 2026 EDT
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery Earned mar 18, 2026 EDT
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery Earned mar 18, 2026 EDT
Cómo utilizar el aprendizaje automático de BigQuery para ejecutar inferencias Earned mar 18, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini para analistas y científicos de datos Earned mar 18, 2026 EDT

En este curso, se presentan los conceptos de la IA responsable y los principios de la IA. Se abordan técnicas para identificar de forma práctica la equidad y los sesgos, y mitigar los sesgos en las prácticas de IA/AA. Se exploran métodos y herramientas funcionales para implementar prácticas recomendadas de la IA responsable con productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.

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En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción. Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.

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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.

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Aprovecha el poder de la IA generativa para crear agentes inteligentes y automatizados. Después de completar este curso, podrás desarrollar un agente de almacén de datos que responda de inmediato preguntas complejas extrayendo y sintetizando automáticamente información de tus sitios web, documentos o datos estructurados. Despídete de las preguntas frecuentes estáticas: tu nuevo agente proporcionará respuestas dinámicas y precisas, y hasta mostrará las URLs de las fuentes originales, todo con una configuración simple y rápida.

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Crea agentes de IA que puedan aprovechar las bases de datos empresariales con MCP Toolbox for Databases. Definirás herramientas de interacción segura con bases de datos y, además, implementarás capacidades de consulta inteligente (aprovechando embeddings de vectores y consultas estructuradas).

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En este curso, se explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.

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En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para facilitar la comprensión, el curso también proporciona orientación paso a paso a través de soluciones de programación utilizando consultas en SQL y notebooks de Python.

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Descubre cómo ejecutar inferencias con BigQuery ML, por qué deben utilizarlo los analistas de datos, sus casos de uso y los modelos de AA compatibles. También aprenderás a crear y administrar estos modelos de AA en BigQuery.

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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.

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