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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Carlos Gaspar Martins

Miembro desde 2019

Liga de Plata

21705 puntos
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned ago 26, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned ago 23, 2024 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI Earned ago 23, 2024 EDT
Gemini para ingenieros de redes Earned ago 12, 2024 EDT
Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalamiento y automatización Earned ago 12, 2024 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: servicios principales Earned ago 9, 2024 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos Earned ago 6, 2024 EDT
DEPRECATED Build LangChain Applications using Vertex AI Earned ago 1, 2024 EDT
Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit Earned jul 22, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings Earned abr 30, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - Español Earned jun 9, 2023 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned jun 9, 2023 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned jun 7, 2023 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned jun 5, 2023 EDT
Mecanismo de atención Earned jun 5, 2023 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned jun 5, 2023 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned jun 5, 2023 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jun 5, 2023 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned jun 5, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa Earned may 19, 2023 EDT
Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine Earned ago 5, 2022 EDT
Google Cloud Essentials Earned ago 5, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Español Earned ago 4, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Español Earned jul 18, 2022 EDT
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal Earned jul 14, 2022 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned may 13, 2022 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned abr 7, 2022 EDT
Ingeniería de atributos Earned mar 31, 2022 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned mar 26, 2022 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned mar 17, 2022 EDT
How Google Does Machine Learning - Español Earned mar 14, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned mar 12, 2022 EST

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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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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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.

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En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los ingenieros de redes a crear, actualizar y mantener redes de VPC. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que te brinde orientación específica sobre tus tareas de redes, mucho más detallada que la que recibirías de un motor de búsqueda. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini te facilita trabajar con las redes de VPC de Google Cloud. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.

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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud. A través de una combinación de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y, también, implementan elementos de las soluciones, como la interconexión segura de redes, el balanceo de cargas, el ajuste de escala automático, la automatización de la infraestructura y los servicios administrados.

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En este curso acelerado a pedido, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. En este curso, también se aborda la implementación de soluciones prácticas, incluidas las claves de encriptación proporcionadas por el cliente, la administración de seguridad y accesos, las cuotas y la facturación, y la supervisión de recursos.

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En este curso acelerado on demand, se presentan los servicios flexibles y completos de infraestructura y plataforma que proporciona Google Cloud, con un enfoque en Compute Engine. Mediante una serie de clases por video, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar y, también, implementar elementos de soluciones, incluidos componentes de infraestructura, como redes, máquinas virtuales y servicios de aplicaciones. Aprenderás a usar Google Cloud mediante la consola y Cloud Shell. También te familiarizarás con la función de un arquitecto de nube, enfoques para el diseño de la infraestructura y la configuración de redes virtuales con una nube privada virtual (VPC), proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall.

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Complete the introductory Build LangChain Applications using Vertex AI skill badge to learn how to build Generative AI applications using LangChain and the Retrieval Augmented Generation (RAG) technique for text-based content, powered by Vertex AI's advanced Generative AI capabilities. Discover how to integrate powerful large language models (LLMs) with search and retrieval workflows, boosting the accuracy and relevance of your generated content. Earn a Google Cloud skill badge and showcase your expertise by completing the course and its final assessment challenge lab.

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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: generar texto; aplicar llamadas a funciones con el SDK de Python y la API de Gemini y, además, implementar una aplicación de Streamlit con Cloud Run. Explorarás las diferentes formas en que puedes darle instrucciones a Gemini para que genere texto, usarás Cloud Shell para probar e iterar una aplicación de Streamlit y, luego, la empaquetarás como un contenedor de Docker implementado en Cloud Run.

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

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Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir comandos de gcloud y usar Cloud Shell, crear e implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y HTTP. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma y que prueba tu capacidad de aplicar esos conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes compartir con tus contactos.

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En esta Quest de nivel básico, adquirirá experiencia práctica en las herramientas y los servicios fundamentales de Google Cloud Platform. GCP Essentials es la primera Quest recomendada para el estudiante de Google Cloud. Ingresará con poco o ningún conocimiento previo sobre la nube, y saldrá con experiencia práctica que podrá aplicar a su primer proyecto de GCP. Desde la escritura de comandos de Cloud Shell y la implementación de su primera máquina virtual hasta la ejecución de aplicaciones en Kubernetes Engine o mediante el balanceo de cargas, GCP Essentials es una excelente introducción a las funciones básicas de la plataforma. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de cada lab.

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Te damos la bienvenida al segundo curso de la serie Networking in Google Cloud: Routing and Addressing. En este curso, cubriremos los conceptos centrales del enrutamiento y el direccionamiento, que son importantes para las funciones de redes de Google Cloud. En el módulo uno, se explorarán el enrutamiento y el direccionamiento de redes en Google Cloud revisando varios componentes básicos, como el enrutamiento de IPv4, la inclusión de tus propias direcciones IP y cómo configurar Cloud DNS. En el módulo dos, veremos las opciones de conexión privada explorando casos de uso y métodos para acceder a Google y otros servicios de forma privada con direcciones IP internas. Al final del curso, comprenderás cómo enrutar y direccionar con eficacia tu tráfico de red en Google Cloud.

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Networking in Google Cloud es una serie de cursos de 6 partes. Te damos la bienvenida al primero de nuestra serie de seis cursos, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  En este curso, se ofrece una descripción general completa de los conceptos de redes esenciales, incluidos los aspectos básicos de las redes, las nubes privadas virtuales (VPC) y el uso compartido de redes de VPC. Además, en el curso se abordan las técnicas de registro y supervisión de red. 

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Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.

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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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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.

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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

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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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