Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud
Gourav Chahar
Miembro desde 2023
Liga de Plata
33445 puntos
Aprendizaje automático en empresas
Earned jun 19, 2024 EDT
Ingeniería de atributos
Earned jun 18, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned jun 17, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned jun 17, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned may 11, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned may 8, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned may 8, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned may 8, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned may 8, 2024 EDT
Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal
Earned may 8, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings
Earned may 7, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned may 7, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned may 7, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned may 7, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned may 7, 2024 EDT
Mecanismo de atención
Earned may 7, 2024 EDT
Nivel 1: Datos Deportivos
Earned sep 12, 2023 EDT
Nivel 3: GenAI
Earned sep 12, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned sep 12, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Crea una red de Google Cloud segura
Earned sep 11, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine
Earned sep 11, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned sep 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned sep 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned sep 8, 2023 EDT
En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.
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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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En este curso, se presentan las ofertas de aprendizaje automático (AA) en Google Cloud que compilan proyectos de IA predictiva y generativa. También se exploran las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, que engloban los fundamentos, el desarrollo y las soluciones de IA. El objetivo es ayudar a científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA a mejorar sus habilidades y conocimientos a través de experiencias de aprendizaje atractivas y ejercicios prácticos.
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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 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.
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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.
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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 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. 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 este curso de insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia que puedes com…
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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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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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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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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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El hermoso juego está cambiando, y la ciencia de datos está desempeñando un papel fundamental. Los equipos ahora están utilizando datos para tomar decisiones más acertadas en todo, desde la contratación de jugadores hasta la estrategia de juego. ¡Te invitamos a obtener experiencia práctica en los fundamentos de la ciencia de datos deportivos, sin importar a quién estés animando! Utiliza BigQuery ML para entrenar modelos avanzados que predigan goles y evalúen el rendimiento. Aprende nuevas habilidades y comienza tu camino para obtener tu primera credencial de Google Cloud. No se requiere experiencia previa.
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Según un informe de McKinsey Y Company, el potencial de la IA generativa para mejorar la productividad podría inyectar billones de dólares en valor a la economía global, y la era apenas comienza. Entonces, ¡Ahora es el mejor momento para comenzar! Juegue ahora para obtener experiencia práctica con las últimas herramientas de generación de inteligencia artificial. Complete los 8 laboratorios para obtener su primera credencial de Google Cloud.
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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 Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence. 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 el curso y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia de habilidad que puedes compartir con tus contactos.
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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea una red de Google Cloud segura, en el que aprenderás sobre distintos recursos relacionados con las redes para crear, escalar y proteger tus aplicaciones en Google Cloud. 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 la insignia de habilidad y el lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que que puedes compartir en tus redes.
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Para ganar una insignia de habilidad, completa el curso Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud. Allí aprenderás a crear y conectar una infraestructura de nube centrada en el almacenamiento usando las capacidades básicas de las siguientes tecnologías: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions y Pub/Sub. 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 tu red.
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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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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
En el curso final de la serie, se estudian los servicios de macrodatos administrados, el aprendiza…
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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 tercer curso aborda la automatización y las herramientas de administración de la nube…
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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 estudiantes 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
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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…
Aprendizaje automático en empresas
Earned jun 19, 2024 EDT
Ingeniería de atributos
Earned jun 18, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud
Earned jun 17, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español
Earned jun 17, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud
Earned may 11, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa
Earned may 8, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Interpretabilidad y transparencia
Earned may 8, 2024 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos
Earned may 8, 2024 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned may 8, 2024 EDT
Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal
Earned may 8, 2024 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings
Earned may 7, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio
Earned may 7, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes
Earned may 7, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned may 7, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned may 7, 2024 EDT
Mecanismo de atención
Earned may 7, 2024 EDT
Nivel 1: Datos Deportivos
Earned sep 12, 2023 EDT
Nivel 3: GenAI
Earned sep 12, 2023 EDT
Introducción a la IA generativa
Earned sep 12, 2023 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Crea una red de Google Cloud segura
Earned sep 11, 2023 EDT
Configura un entorno de desarrollo de apps en Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Implementa el balanceo de cargas en Compute Engine
Earned sep 11, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Datos, IA y AA en Google Cloud
Earned sep 11, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Redes y seguridad en Google Cloud
Earned sep 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Infraestructura en Google Cloud
Earned sep 9, 2023 EDT
Aspectos básicos de la computación en Google Cloud: Fundamentos de la computación en la nube
Earned sep 8, 2023 EDT