Miembro desde 2026
Introducción a la IA responsable
Earned may 8, 2026 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned may 8, 2026 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned may 8, 2026 EDT
Crea una guía de estudio para el examen de la certificación ACE
Earned abr 5, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned abr 5, 2026 EDT
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.
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.
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.
Aprende a usar NotebookLM para crear una guía de estudio personalizada para el examen de certificación de Associate Cloud Engineer. Repasarás las funciones de NotebookLM, crearás un cuaderno en NotebookLM y aprenderás a usar una guía de estudio como práctica para un examen de certificación.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.