Introducción a Vertex AI Studio
Earned abr 11, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned abr 8, 2025 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned abr 8, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned abr 8, 2025 EDT
Prepárate para convertirte en Professional Cloud Architect
Earned mar 27, 2025 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned feb 17, 2025 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned feb 17, 2025 EST
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned feb 17, 2025 EST
Mecanismo de atención
Earned feb 17, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned feb 1, 2025 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned dic 27, 2023 EST
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer
Earned mar 13, 2023 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned mar 9, 2023 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned feb 22, 2023 EST
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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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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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 curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudios para el examen de certificación de PCA (Professional Cloud Architect). Los alumnos 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.
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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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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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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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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 curso te permite estructurar tu preparación para el examen de Associate Cloud Engineer. Aprenderás sobre los dominios de Google Cloud que se incluyen en el examen y la forma de crear un plan de estudio para saber más de ellos.
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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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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.
Introducción a Vertex AI Studio
Earned abr 11, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud
Earned abr 8, 2025 EDT
Introducción a la IA responsable
Earned abr 8, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned abr 8, 2025 EDT
Prepárate para convertirte en Professional Cloud Architect
Earned mar 27, 2025 EDT
Introducción a la generación de imágenes
Earned feb 17, 2025 EST
Modelos de transformadores y modelo BERT
Earned feb 17, 2025 EST
Arquitectura de codificador-decodificador
Earned feb 17, 2025 EST
Mecanismo de atención
Earned feb 17, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned feb 1, 2025 EST
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Earned dic 27, 2023 EST
Preparación para el proceso de certificación Associate Cloud Engineer
Earned mar 13, 2023 EDT
Infraestructura esencial de Google Cloud: conceptos básicos
Earned mar 9, 2023 EST
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal
Earned feb 22, 2023 EST