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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Vithal Madhira

Miembro desde 2017

Liga de Diamantes

11606 puntos
IA generativa para el sector de la salud Earned abr 2, 2026 EDT
How to Use TPUs for Inference Earned mar 22, 2026 EDT
Architecting an AI Inference Stack Earned mar 21, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes Earned mar 12, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 12, 2026 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise Earned feb 27, 2026 EST
Agentes empresariales y casos de uso Earned feb 27, 2026 EST
Introducción a los agentes de IA Earned feb 22, 2026 EST
Conceptos básicos sobre los agentes Earned ene 9, 2026 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned dic 27, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad Earned dic 27, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia Earned dic 26, 2025 EST
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned dic 25, 2025 EST
Búsqueda de vectores y embeddings Earned dic 21, 2025 EST
Introducción a Vertex AI Studio Earned nov 8, 2025 EST
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned nov 5, 2025 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned nov 4, 2025 EST
Arquitectura de codificador-decodificador Earned nov 4, 2025 EST
Mecanismo de atención Earned nov 3, 2025 EST
Introducción a la generación de imágenes Earned nov 3, 2025 EST
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery Earned oct 27, 2025 EDT
Agentes de IA generativa: transforma tu organización Earned oct 25, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforma tu trabajo Earned oct 24, 2025 EDT
IA generativa: explora el panorama Earned oct 22, 2025 EDT
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales Earned oct 21, 2025 EDT
IA generativa: más allá del chatbot Earned oct 20, 2025 EDT
Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned feb 26, 2025 EST
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer Earned jul 16, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned dic 30, 2023 EST
Introducción a la IA generativa Earned dic 30, 2023 EST
Ingeniería de atributos Earned abr 14, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Español Earned abr 6, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned abr 2, 2022 EDT

En este curso, diseñado específicamente para profesionales de la salud, se desmitifica la IA generativa, el avance más reciente en Inteligencia Artificial, y los modelos de lenguaje grandes (LLM) que la impulsan. Descubre aplicaciones reales de la IA generativa en entornos de atención médica y domina el arte de crear instrucciones eficaces adaptadas a tus objetivos.

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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.

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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.

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Ya creaste tu primer agente: ahora es momento de dar el siguiente paso. En este curso, mejorarás tus habilidades aprendiendo a convertir un agente de IA básico en un asistente sofisticado y preciso. También aplicarás instrucciones avanzadas, selección de modelos, capacidades de planificación y patrones de salida estructurados. Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates

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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google. En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.

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Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.

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Descubre cómo los agentes de IA impulsan el impacto empresarial. Luego, descubrirás cómo Gemini Enterprise te permite crear y organizar los agentes adecuados, desde soluciones sin código hasta soluciones con mucho código.

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Obtén una descripción general conceptual de los agentes de IA. Descubre cómo los agentes de IA utilizan la acción y el razonamiento autónomos para resolver problemas complejos. Explorarás la arquitectura técnica que permite a los agentes aprender, planificar y alcanzar objetivos por ti.

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Los agentes de IA representan un cambio importante más allá de los modelos de lenguaje grandes (LLM) tradicionales: en vez de simplemente generar soluciones basadas en texto, también pueden actuar de forma autónoma para ejecutarlas. En este curso, se presentan los conceptos fundamentales de los agentes de IA, cómo se diferencian de las APIs de LLM y cómo agregan valor en el mundo real. Basado en el informe de agentes de Google, proporciona la base teórica necesaria antes de escribir las primeras líneas de código de agente: ideal para desarrolladores, arquitectos y responsables de tomar decisiones técnicas que desean comprender los sistemas de IA desde la perspectiva del comportamiento autónomo y orientado a objetivos (y no solo la generación de texto). Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates.

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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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En este curso, se presentan temas importantes relacionados con la privacidad y seguridad de la IA. Se exploran herramientas y métodos prácticos para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad de la IA a través del uso de productos de Google Cloud y herramientas de código abierto.

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En este curso, se presentan los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, así como se menciona la importancia de la transparencia de la IA para los ingenieros y desarrolladores. Se exploran métodos y herramientas funcionales para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.

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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, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.

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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para interactuar con modelos de IA generativa, crear prototipos de ideas de negocio y llevarlas a producción. A través de un caso de uso envolvente, lecciones atractivas y un lab práctico, explorarás el ciclo de vida desde la instrucción hasta el producto y aprenderás cómo aprovechar Vertex AI Studio para aplicaciones multimodales de Gemini, diseño de instrucciones, ingeniería de instrucciones y ajuste de modelos. El objetivo es permitirte desbloquear el potencial de la IA generativa en tus proyectos con Vertex AI Studio.

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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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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 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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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.

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Agentes de IA generativa: transforma tu organización es el quinto y último curso de la ruta de aprendizaje Líder de IA generativa. En este curso, se analiza cómo las organizaciones pueden usar agentes de IA generativa personalizados para abordar desafíos empresariales específicos. Puedes obtener experiencia práctica a través de la creación de un agente de IA básico mientras exploras los componentes de estos agentes, como los modelos, los bucles de razonamiento y las herramientas.

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Apps de IA generativa : transforma tu trabajo es el cuarto curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se presentan las aplicaciones de IA generativa de Google, como Gemini para Workspace y NotebookLM. Te brinda orientación sobre los conceptos como la fundamentación, la generación mejorada por recuperación, la creación de instrucciones eficaces y el desarrollo de flujos de trabajo automatizados.

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IA generativa: explora el panorama es el tercer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. La IA generativa está cambiando la manera en la que interactuamos y trabajamos con el mundo que nos rodea. Pero, como líder, ¿cómo puedes aprovechar su poder para generar resultados comerciales reales? En este curso, explorarás las diferentes capas del desarrollo de soluciones de IA generativa, las ofertas de Google Cloud y los factores que se deben considerar cuando se selecciona una solución.

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IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.

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IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de PDE (Professional Data Engineer). Los alumnos conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

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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, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.

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¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analiza…

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En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.

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