Chrystina C
Miembro desde 2026
Liga de Diamantes
11311 puntos
Miembro desde 2026
Este es el quinto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, combinarás y aplicarás conceptos clave, como los principios de seguridad de la nube, la administración de riesgos, la identificación de vulnerabilidades, la administración de incidentes y las comunicaciones sobre crisis en un proyecto final interactivo. Además, terminarás la reanudación de tus actualizaciones y practicarás todas las técnicas nuevas sobre entrevistas que aprendiste, y que te prepararán para postularte con confianza a entrevistas de trabajos relacionados con este campo.
Este es el cuarto de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, te enfocarás en desarrollar capacidades relacionadas con el registro, la seguridad y la supervisión de alertas, así como técnicas para mitigar los ataques. Obtendrás conocimientos valiosos para personalizar feeds de amenazas, gestionar incidentes, manejar comunicaciones sobre crisis, hacer análisis de causa raíz y dominar las comunicaciones para la respuesta ante incidentes y posteriores al evento. Con las herramientas de Google Cloud, aprenderás a identificar los indicadores de compromiso y prepararte para la continuidad de la empresa y la recuperación ante desastres. Además de estas habilidades técnicas, continuarás actualizando tu currículum y practicando las técnicas para responder a entrevistas.
Este es el tercero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los principios de la administración de identidades y el control de acceso en un entorno de nube, abarcando elementos clave como las 3 A (autenticación, autorización y auditoría), el manejo de credenciales y la administración de certificados. También explorarás temas esenciales en la administración de amenazas y vulnerabilidades, los principios nativos de la nube y las medidas de protección de datos. Después de completar este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento necesarios para proteger los recursos basados en la nube y la información sensible de la organización. Además, seguirás interactuando con recursos de desarrollo profesional y perfeccionarás tus técnicas para entrevistas, lo que te preparará para el siguiente paso de tu recorrido.
Este es el segundo de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los marcos de trabajo de administración de riesgos en la nube de uso común. Para ello, aprenderás sobre los dominios de seguridad, los ciclos de vida de cumplimiento y los estándares de la industria, como la HIPAA, el CSF del NIST y los SOC. Desarrollarás habilidades relacionadas con la identificación de riesgos, la implementación de controles de seguridad, la evaluación de cumplimiento y la administración de protección de datos. Adicionalmente, obtendrás experiencia práctica con Google Cloud y herramientas de múltiples nubes específicas para el riesgo y el cumplimiento. Este curso también incorpora técnicas para solicitudes de empleo y preparación de entrevistas, lo que brinda una base integral para comprender y abordar eficazmente el complejo panorama de la administración de riesgos en la nube.
Este es el primero de cinco cursos del Certificado de Google Cloud Cybersecurity. En este curso, explorarás los aspectos esenciales de la seguridad cibernética, incluidos el ciclo de vida de seguridad, la transformación digital y los conceptos clave de la computación en la nube. Identificarás las herramientas habituales que usan los analistas de seguridad en la nube de nivel básico para automatizar tareas.
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.
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.
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.
Completa la insignia de habilidad intermedia Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: usar instrucciones multimodales para extraer información de datos visuales y de texto, generar la descripción de un video y recuperar información adicional más allá del video utilizando la multimodalidad con Gemini; crear metadatos de documentos que contengan imágenes y texto, obtener todos los fragmentos de texto relevantes e imprimir las citas con la generación mejorada por recuperación (RAG) multimodal con Gemini.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.