Earth Kumar Roy
Miembro desde 2024
Miembro desde 2024
Los cursos de Google Cloud Computing Foundations están destinados a personas que tienen un poco o nada de noción previa o experiencia sobre computación en la nube. Brindan una descripción general de los conceptos centrales básicos de la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, y explican dónde y cómo resulta adecuado utilizar Google Cloud. Cuando finalicen la serie de cursos, los alumnos podrán hablar con claridad sobre estos conceptos y demostrar sus habilidades prácticas. Los cursos deben completarse en el siguiente orden: 1. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube 2. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud 3. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud 4. Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Googl…
Las Certificaciones de Google Cloud ofrecen una forma tangible de demostrar tus habilidades a posibles empleadores o empleadores actuales. Estas certificaciones incluyen preguntas basadas en el rendimiento, evaluando tu experiencia práctica mediante tareas reales. Comienza tu camino hacia convertirte en un Profesional Certificado de Google con la ayuda de la Zona de Certificación Arcade.
La complejidad de los datos ralentiza la innovación, y los estudios demuestran que casi el 70 % de las organizaciones tienen dificultades para unificar los datos aislados y aplicar la IA de forma eficaz. Este desafío te lleva de principio a fin: comienza con la resolución de los problemas de unión de datos, la creación de almacenes y la gestión de activos con Dataplex, y luego pasa a la automatización con Document AI y la IA generativa práctica. Practicarás la ingesta de datos sanitarios, la gestión del almacenamiento en la nube, la personalización de modelos de IA e incluso la creación de una aplicación de chat con la API Gemini, habilidades que reflejan el cambio real hacia soluciones basadas en datos e impulsadas por la IA.
La Inteligencia Artificial (IA) ofrece posibilidades transformadoras, aunque también presenta nuevos desafíos de seguridad. En este curso, los líderes de seguridad y protección de datos aprenderán las estrategias para administrar de forma segura la IA en sus organizaciones. Descubre un framework para identificar y mitigar proactivamente riesgos específicos de la IA, proteger datos sensibles, garantizar el cumplimiento y crear una Infraestructura de IA resiliente. Elige casos de uso de cuatro sectores diferentes para explorar cómo se aplican estas estrategias a situaciones del mundo real.
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.
Descubre cómo ejecutar inferencias con BigQuery ML, por qué deben utilizarlo los analistas de datos, sus casos de uso y los modelos de AA compatibles. También aprenderás a crear y administrar estos modelos de AA en BigQuery.
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.
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.
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.
En este curso, se amplían algunos de los conceptos que se abarcaron en el curso anterior de Hojas de cálculo de Google. En él aprenderá a aplicar y personalizar temas en Hojas de cálculo de Google y a explorar las opciones de formato condicional. Aprenderá sobre algunas fórmulas y funciones avanzadas de Hojas de cálculo de Google. Explorará cómo crear fórmulas por medio de funciones y, además, aprenderá a crear referencias y validar sus datos en una hoja de cálculo de Google. Las hojas de cálculo pueden contener millones de números, fórmulas y bloques de texto. Comprender todos esos datos puede ser difícil sin un resumen o una visualización. En este curso, se exploran las opciones de visualización de datos en Hojas de cálculo de Google, como los gráficos y las tablas dinámicas. Los Formularios de Google son encuestas en línea que se usan para recopilar datos y, de este modo, ofrecen la posibilidad de hacer análisis de datos rápidamente. Explorará cómo Formularios y Hojas de…
En este curso, los profesionales del aprendizaje automático aprenderán a utilizar las herramientas, las técnicas y las prácticas recomendadas indispensables para evaluar los modelos de IA generativa y predictiva. La evaluación de modelos es una disciplina esencial para garantizar que los sistemas de AA arrojen resultados confiables, exactos y de alto rendimiento en la producción. Los participantes obtendrán información exhaustiva sobre diversas métricas y metodologías de evaluación, además de su aplicación adecuada en diferentes tipos de modelos y tareas. En este curso, se hará énfasis en los desafíos únicos que presentan los modelos de IA generativa y se ofrecerán estrategias para abordarlos de manera eficaz. Con la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, los participantes aprenderán a implementar los procesos sólidos de evaluación para la selección, optimización y supervisión continua de modelos.
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, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a usar los productos y servicios de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderás a desarrollar y compilar una aplicación web, corregir errores de la aplicación, desarrollar pruebas y consultar datos. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que explique códigos, recomiende servicios de Google Cloud y genere código para tus aplicaciones. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gemini mejora los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.