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kishore kalidindi

Miembro desde 2017

Liga de Bronce

28000 puntos
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned feb 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Advanced Performance Measurement Earned ene 14, 2025 EST
Advanced Conversation Design Earned ene 13, 2025 EST
Crea agentes conversacionales con flujos con estado Earned ene 12, 2025 EST
Aspectos básicos del diseño de conversaciones Earned ene 9, 2025 EST
[DEPRECATED] DFCX Bot Building Quality Assurance and Deployment Lifecycle Earned ene 3, 2025 EST
[Deprecated] Virtual FAQ with data store agents Earned ene 2, 2025 EST
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned dic 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Basic Performance Measurement Earned dic 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom) Earned dic 16, 2024 EST
IA conversacional y su marco de participación Earned dic 15, 2024 EST
Agent Assist y sus capacidades de IA generativa Earned dic 13, 2024 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio Earned dic 13, 2024 EST
[Deprecated] Advanced Webhook Concepts Earned dic 12, 2024 EST
[DEPRECATED] Webhook fundamentals Earned dic 12, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned feb 20, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned jul 21, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned jun 25, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned jun 25, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned jun 17, 2023 EDT
Mecanismo de atención Earned jun 16, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned jun 16, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned jun 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned jun 15, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jun 15, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned jun 15, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa Earned jun 14, 2023 EDT
Kubernetes en Google Cloud Earned ago 5, 2019 EDT
Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud Earned may 6, 2019 EDT

A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti. En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.

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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your virtual agents in Dialogflow CX

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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.

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Descubre los flujos en Agentes conversacionales y aprende a crear experiencias determinísticas de chat y voz con modelos de lenguaje. Explora conceptos clave como controladores, intents y entidades, y aprende a usarlos para crear agentes conversacionales.

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En este curso, se exploran los principios fundamentales del diseño de conversaciones para crear experiencias de chatbot atractivas y eficaces que emulen las experiencias con humanos.

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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Dialogflow CX to ensure production grade quality during Virtual Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle

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In this course, you will learn how to develop a generative agent capable of answering questions from websites, documents, and/or unstructured data.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it

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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.

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Transforma tu comprensión de la atención al cliente con este curso sobre Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) y sus potentes funciones de IA generativa. Comenzarás por rastrear el recorrido de los centros de contacto, comprender cómo evolucionaron y hacia dónde los impulsa la IA generativa. Luego, aprenderás en profundidad sobre los componentes básicos de la solución GECX y verás cómo cada uno de ellos contribuye a ofrecer una experiencia del cliente excepcional. Para finalizar el curso, se explorará el sólido caso empresarial para GECX, junto con casos de uso prácticos y los diversos arquetipos de usuarios que se benefician de esta innovadora solución.

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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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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.

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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.

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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.

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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 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, 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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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 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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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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Completa los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa. Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.

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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 menciona las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa.

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Kubernetes es el sistema para la organización de contenedores más popular, y Google Kubernetes Engine se diseñó específicamente para admitir implementaciones de Kubernetes administradas en Google Cloud. En este curso de nivel avanzado, adquirirás experiencia práctica en la configuración de imágenes y contenedores de Docker, así como en la implementación de aplicaciones completas de Kubernetes Engine. También aprenderás las habilidades prácticas necesarias para integrar la organización de contenedores en tu propio flujo de trabajo. ¿Buscas un lab de desafío práctico para demostrar tus habilidades y validar tus conocimientos? Cuando termines este curso, completa el lab de desafío adicional que encontrarás al final del curso Implementa aplicaciones de Kubernetes en Google Cloud para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.

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Las herramientas de redes son un tema clave de la computación en la nube. Es la tecnología subyacente de Google Cloud y conecta todos tus recursos y servicios entre sí. En este curso, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de Google Cloud y obtendrás experiencia práctica con herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. Desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial, Automatiza la implementación y administra el tráfico en una red de Google Cloud te dará la experiencia práctica necesaria para empezar a crear redes sólidas de inmediato.

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