Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
Catherine Hinkle
Miembro desde 2025
Liga de Plata
1782 puntos
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned abr 10, 2026 EDT
Mecanismo de atención
Earned abr 10, 2026 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned abr 10, 2026 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned abr 10, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned dic 4, 2025 EST
Introducción a la IA generativa
Earned dic 4, 2025 EST
Google Sheets - Locales
Earned nov 11, 2025 EST
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 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 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 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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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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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.
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En este curso, presentaremos Hojas de cálculo de Google, el software de hojas de cálculo de Google basado en la nube, que se incluye en Google Workspace.
Con Hojas de cálculo de Google, puede crear y editar hojas de cálculo directamente en su navegador web sin tener que usar un software especial.
Varias personas pueden trabajar al mismo tiempo; puede ver los cambios a medida que los hacen, y cada cambio se guarda automáticamente.
Aprenderá a abrir Hojas de cálculo de Google, crear una hoja de cálculo en blanco y crear una a partir de una plantilla. Mediante el uso de Hojas de cálculo de Google, agregará, importará, ordenará y filtrará sus datos, además de darles formato, y aprenderá a trabajar con distintos tipos de archivos.
Con las fórmulas y las funciones, puede realizar cálculos rápidos y usar mejor sus datos. Analizaremos cómo crear una fórmula básica con las funciones y cómo hacer referencia a los datos. También aprenderá a agregar un gráfico a su hoja de cálculo.
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Arquitectura de codificador-decodificador
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