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Houssem Bouazizi

Miembro desde 2024

Liga de Oro

32625 puntos
Inspecciona documentos enriquecidos con Gemini multimodal y RAG multimodal Earned mar 10, 2025 EDT
Explora la IA generativa con la API de Gemini en Vertex AI Earned mar 10, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned nov 12, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned nov 12, 2024 EST
Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud Earned oct 25, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned oct 23, 2024 EDT
Mecanismo de atención Earned sep 9, 2024 EDT
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Primeros pasos Earned ago 29, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned ago 28, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned ago 13, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned ago 12, 2024 EDT
Introducción a los modelos de lenguaje grandes Earned ago 12, 2024 EDT
Introducción a la IA generativa Earned ago 12, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned ago 6, 2024 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned ago 2, 2024 EDT
Ingeniería de atributos Earned jul 22, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned jul 10, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned jul 3, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned jun 27, 2024 EDT

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.

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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Explora la IA generativa con la API de Gemini en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: generar texto, analizar imágenes y videos para crear contenido mejorado y aplicar técnicas de llamadas a funciones en la API de Gemini. Descubre cómo aprovechar las sofisticadas técnicas de Gemini, explorar la generación de contenido multimodal y expandir las capacidades de tus proyectos potenciados por IA.

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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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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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Las aplicaciones de IA generativa pueden producir nuevas experiencias de usuario que eran casi imposibles antes de la invención de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Como desarrollador de aplicaciones, ¿cómo puedes utilizar la IA generativa para crear apps interesantes y potentes en Google Cloud? En este curso, aprenderás sobre las aplicaciones de IA generativa y cómo puedes utilizar el diseño de instrucciones y la generación mejorada por recuperación (RAG) para crear aplicaciones potentes utilizando LLM. Aprenderás sobre una arquitectura lista para producción que puede utilizarse para aplicaciones basadas en IA generativa y crearás una app de chat basada en un LLM y RAG.

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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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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 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.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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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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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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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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