Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
Earned dic 13, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned nov 19, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Español
Earned nov 19, 2024 EST
Professional Machine Learning Engineer Study Guide
Earned nov 19, 2024 EST
Gemini in Google Meet - Español
Earned nov 13, 2024 EST
Gemini in Gmail - Español
Earned nov 13, 2024 EST
Introduction to Gemini for Google Workspace - Español
Earned nov 13, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Español
Earned nov 13, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Español
Earned nov 13, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Español
Earned nov 12, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español
Earned nov 12, 2024 EST
Vector Search and Embeddings - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Introduction to Vertex AI Studio - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Create Image Captioning Models - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG
Earned nov 8, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - Español
Earned nov 8, 2024 EST
Attention Mechanism - Español
Earned nov 7, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Español
Earned nov 7, 2024 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Español
Earned nov 7, 2024 EST
Prompt Design in Vertex AI
Earned nov 7, 2024 EST
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned nov 7, 2024 EST
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned nov 7, 2024 EST
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned nov 6, 2024 EST
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned nov 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Español
Earned nov 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud - Español
Earned oct 29, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Español
Earned oct 25, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Español
Earned oct 24, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Español
Earned oct 17, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Español
Earned oct 17, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Español
Earned oct 11, 2024 EDT
This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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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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This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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Gemini para Google Workspace es un complemento que les proporciona a los usuarios acceso a funciones potenciadas por IA generativa. En este curso, se profundiza en las capacidades de Gemini en Google Meet. A través de lecciones en video y actividades y ejemplos prácticos, comprenderás de manera integral las funciones de Gemini en Google Meet. Aprenderás a usar Gemini para generar imágenes de fondo, mejorar la calidad de tus videos y presentar subtítulos traducidos. Al final de este curso, contarás con los conocimientos y las habilidades necesarios para utilizar Gemini en Google Meet con confianza para maximizar la eficacia de tus videoconferencias.
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Gemini para Google Workspace es un complemento que les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en esta plataforma. En este minicurso, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Gmail.
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Gemini para Google Workspace es un complemento que les proporciona a los clientes funciones potenciadas por IA generativa en esta plataforma. En esta ruta de aprendizaje, aprenderás sobre las funciones clave de Gemini y cómo se pueden usar para mejorar la productividad y eficiencia en Google Workspace.
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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 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.
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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 presenta la búsqueda de vectores de Vertex AI y se describe cómo puede usarse para compilar una aplicación de búsqueda con APIs de modelo de lenguaje grande (LLM) para embeddings. Este curso se compone de lecciones conceptuales sobre la búsqueda de vectores y las embeddings de texto, demostraciones prácticas para compilar una búsqueda de vectores en Vertex AI y un lab práctico.
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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para crear prototipos de modelos de IA generativa y personalizarlos. A través de lecciones interactivas, demostraciones interesantes y un lab práctico, explorarás el flujo de trabajo de la IA generativa y aprenderás a utilizar Vertex AI Studio para aplicaciones de Gemini multimodal, diseñar instrucciones y ajustar modelos. El objetivo es que puedas aprovechar el potencial de estos modelos 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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Completa la insignia de habilidad intermedia Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG 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 compartir …
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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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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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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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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Prompt Design in Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real. 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 compartir con tu red.
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Las herramientas de redes son un tema esencial de la computación en la nube: son la estructura subyacente de GCP y conectan todos sus recursos y servicios entre sí. En esta Quest de nivel básico, se abordarán los servicios esenciales de herramientas de redes de GCP y obtendrá experiencia práctica en herramientas especializadas para desarrollar redes consolidadas. En Networking in the Google Cloud, aprenderá desde los pormenores de las VPC hasta la creación de balanceadores de cargas de nivel empresarial. Esta Quest le proporcionará la experiencia práctica necesaria para empezar a compilar redes sólidas de inmediato. Completa esta búsqueda, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepare Data for ML APIs on 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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Si es un desarrollador principiante de soluciones en la nube que busca adquirir experiencia práctica además de la que le proporciona Getting Started - Create and Manage Cloud Resources, esta Quest es ideal para usted. Los labs que se integran a Cloud Storage y otros servicios de aplicaciones clave como Stackdriver y Cloud Functions le permitirán lograrlo. Si realiza esta Quest, desarrollará habilidades valiosas que pueden aplicarse a cualquier iniciativa de GCP. Completa esta búsqueda, incluido el laboratorio de desafío al final, para recibir una insignia digital exclusiva de Google Cloud. En los videos de 1 minuto, se le explicarán los conceptos clave de estos labs.
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Completa la insignia de habilidad introductoria Implement Load Balancing on 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. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
En el curso final de la serie, se estudian los servicios de macrodatos administrados, el aprendizaje automático y su valor y cómo demostrar tu conjunto de habilidades …
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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. Google Cloud Computing Foundations:Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations:Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations:Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations:Data, ML, and AI in Google Cloud
Este tercer curso aborda la automatización y las herramientas de administración de la nube, además de cómo crear redes seguras.
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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. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in 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. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Este primer curso brinda una descripción general de la computación en la nube, formas de usar Google Cloud y diferentes opciones de procesamiento.
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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.
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.
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
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Working with Notebooks in Vertex AI
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Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Español
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Gemini in Gmail - Español
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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Español
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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Español
Earned nov 13, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Español
Earned nov 12, 2024 EST
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español
Earned nov 12, 2024 EST
Vector Search and Embeddings - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Introduction to Vertex AI Studio - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Create Image Captioning Models - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - Español
Earned nov 11, 2024 EST
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG
Earned nov 8, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - Español
Earned nov 8, 2024 EST
Attention Mechanism - Español
Earned nov 7, 2024 EST
Introduction to Image Generation - Español
Earned nov 7, 2024 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Español
Earned nov 7, 2024 EST
Prompt Design in Vertex AI
Earned nov 7, 2024 EST
Build and Secure Networks in Google Cloud
Earned nov 7, 2024 EST
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned nov 7, 2024 EST
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud
Earned nov 6, 2024 EST
Implement Load Balancing on Compute Engine
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Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Español
Earned nov 6, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud - Español
Earned oct 29, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Español
Earned oct 25, 2024 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Español
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Introduction to Responsible AI - Español
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Introduction to Large Language Models - Español
Earned oct 17, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Español
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