Unirse Acceder

Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Surya Govindarajan

Miembro desde 2020

Liga de Diamantes

14040 puntos
IA responsable para desarrolladores: Privacidad y seguridad Earned abr 19, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos Earned abr 17, 2025 EDT
IA responsable para desarrolladores: Equidad y sesgos Earned abr 17, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Evaluación de modelos Earned abr 17, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned abr 15, 2025 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned abr 15, 2025 EDT
Introducción a la IA generativa Earned abr 15, 2025 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned abr 15, 2025 EDT
Trabaja con Notebooks en Vertex AI Earned abr 6, 2025 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned abr 3, 2025 EDT
Guía de estudio para obtener la certificación de Ingeniero profesional de aprendizaje automático Earned mar 24, 2025 EDT

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.

Más información

En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.

Más información

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.

Más información

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.

Más información

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.

Más información

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.

Más información

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.

Más información

En este curso, se presentan a los participantes las herramientas y prácticas recomendadas de MLOps para implementar, evaluar, supervisar y operar sistemas de AA de producción en Google Cloud. Las MLOps son una disciplina enfocada en la implementación, prueba, supervisión y automatización de sistemas de AA en producción. Los ingenieros profesionales de aprendizaje automático usan herramientas para mejorar y evaluar continuamente los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o pueden serlo) que desarrollan modelos para ofrecer velocidad y rigor en la implementación de modelos con el mejor rendimiento.

Más información

Este curso es una introducción a Notebooks de Vertex AI, que son entornos basados en notebooks de Jupyter que proporcionan una plataforma unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión de los modelos. Se abordan los siguientes temas: (1) Los diferentes tipos de Notebooks de Vertex AI y sus funciones y (2) cómo crear y administrar Notebooks de Vertex AI.

Más información

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.

Más información

Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PMLE (Professional Machine Learning Engineer). Los estudiantes conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

Más información