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Purendeeswar Reddy

Miembro desde 2025

Liga de Diamantes

14993 puntos
Deploy Gemini Enterprise with Workspace Data Sources and Model Armor Earned may 19, 2026 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned may 17, 2026 EDT
Modelo de referencia: Infraestructura Earned may 17, 2026 EDT
Data Migration Tool Earned may 13, 2026 EDT
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud Earned may 13, 2026 EDT
Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud Earned may 11, 2026 EDT
Preparar datos para paneles de Looker e informes Earned may 11, 2026 EDT
Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery Earned may 11, 2026 EDT
Improve Vertex AI Search and Gemini Enterprise Search Results Earned abr 12, 2026 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned abr 10, 2026 EDT
Model evaluation on Vertex AI Earned abr 9, 2026 EDT
Vertex AI Agent Builder Overview Earned mar 18, 2026 EDT
Implement RAG with Vertex AI Earned mar 18, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned feb 19, 2026 EST
Crea agentes con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned feb 19, 2026 EST
Introducción a los agentes de IA Earned feb 19, 2026 EST
Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned feb 16, 2026 EST
Plan Change Management for Gemini Enterprise Deployments Earned ene 24, 2026 EST
Conceptos básicos sobre los agentes Earned ene 18, 2026 EST
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy Earned ene 17, 2026 EST
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned ene 17, 2026 EST
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned ene 17, 2026 EST
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned ene 17, 2026 EST
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned ene 17, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce Earned sep 5, 2025 EDT
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery Earned ago 26, 2025 EDT
Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery Earned ago 26, 2025 EDT
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery Earned ago 10, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned ago 8, 2025 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned ago 6, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned ago 4, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned ago 1, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals Earned jul 31, 2025 EDT
Introducción a la IA responsable Earned jul 31, 2025 EDT

In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini Enterprise environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely

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En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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Si eres un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica más allá de lo aprendido en Conceptos básicos de Google Cloud, este curso es para ti. Obtendrás experiencia práctica a través de labs que profundizan en Cloud Storage y otros servicios de aplicaciones clave, como Monitoring y Cloud Functions. Desarrollarás habilidades valiosas que se pueden aplicar a cualquier iniciativa de Google Cloud.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.

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En este curso, aprenderás sobre la ingeniería de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. También aprenderás sobre los métodos para enfrentar los desafíos de la ingeniería de datos.

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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Implementa los aspectos básicos de seguridad en la nube en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y asignar roles con Identity and Access Management (IAM); crear y administrar cuentas de servicio; habilitar la conectividad privada en las redes de nube privada virtual (VPC); restringir el acceso a las aplicaciones con Identity-Aware Proxy; administrar claves y datos encriptados con Cloud Key Management Service (KMS) y crear un clúster privado de Kubernetes.

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Obtén la insignia de habilidad introductoria Preparar datos para paneles de Looker e informes y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: filtrar, ordenar y reorientar datos, combinar resultados de diferentes exploraciones de Looker y usar funciones y operadores para crear informes y paneles de Looker para el análisis y la visualización de datos.

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Completa la insignia de habilidad introductoria del curso Obtén estadísticas a partir de datos de BigQuery y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: escribir consultas en SQL, consultar tablas públicas, cargar datos de muestra en BigQuery, solucionar problemas de errores de sintaxis habituales con el validador de consultas en BigQuery y crear informes en Data Studio con la conexión a datos de BigQuery.

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If you've worked with data, you know that some data is more reliable than other data. In this course, you'll learn a variety of techniques to present the most reliable or useful results to your users. Create serving controls to boost or bury search results. Rank search results to ensure that each query is answered by the most relevant data. If needed, tune your search engine. Learn to measure search results to ensure your search applications deliver the best possible results to each user. (Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)

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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

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In this course, you will learn about Vertex AI Agent Builder and determine the need for it. You will focus on the opportunity around Generative Artificial Intelligence (Gen AI) agents. You will learn what an agent is and how it helps customers transform businesses. You will identify the key challenges in operationalizing and productionizing agents. You will also learn about the value proposition of Vertex AI Agent Builder, how to identify the right customer use cases, and review the guidelines for selling the application.

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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Vertex AI APIs, vector stores, and the LangChain framework.

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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google. En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.

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Descubre cómo puedes utilizar el Kit de desarrollo de agentes (ADK). Se aborda el framework de código abierto de ADK, pasando de una ingeniería de instrucciones simple a un enfoque de desarrollo de software estructurado y centrado en el código.

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Obtén una descripción general conceptual de los agentes de IA. Descubre cómo los agentes de IA utilizan la acción y el razonamiento autónomos para resolver problemas complejos. Explorarás la arquitectura técnica que permite a los agentes aprender, planificar y alcanzar objetivos por ti.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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This course will guide you through designing customer engagements that result in successful, well-utilized Gemini Enterprise deployments. Study the art of change management, how to identify and engage sponsors, recruit early adopters, help your customer identify and address cultural change challenges and skills gaps, and effectively deliver project communications. Additionally, learn how to support your customer to plan, offer, conduct, and evaluate end-user training, leverage partner resources, and create essential project documents.

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Los agentes de IA representan un cambio importante más allá de los modelos de lenguaje grandes (LLM) tradicionales: en vez de simplemente generar soluciones basadas en texto, también pueden actuar de forma autónoma para ejecutarlas. En este curso, se presentan los conceptos fundamentales de los agentes de IA, cómo se diferencian de las APIs de LLM y cómo agregan valor en el mundo real. Basado en el informe de agentes de Google, proporciona la base teórica necesaria antes de escribir las primeras líneas de código de agente: ideal para desarrolladores, arquitectos y responsables de tomar decisiones técnicas que desean comprender los sistemas de IA desde la perspectiva del comportamiento autónomo y orientado a objetivos (y no solo la generación de texto). Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates.

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

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En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para facilitar la comprensión, el curso también proporciona orientación paso a paso a través de soluciones de programación utilizando consultas en SQL y notebooks de Python.

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En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.

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En este curso, se explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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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