Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Español
Earned feb 2, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Español
Earned ene 31, 2024 EST
Introduction to Responsible AI - Español
Earned ene 31, 2024 EST
Introduction to Large Language Models - Español
Earned ene 31, 2024 EST
Introduction to Generative AI - Español
Earned ene 30, 2024 EST
Production Machine Learning Systems - Español
Earned ene 23, 2024 EST
Machine Learning in the Enterprise - Español
Earned ene 21, 2024 EST
Feature Engineering - Español
Earned ene 21, 2024 EST
TensorFlow on Google Cloud - Español
Earned ene 21, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Español
Earned ene 19, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Español
Earned ene 14, 2024 EST
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 los cursos Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI para obtener una insignia de habilidad. Aprueba el cuestionario final para demostrar que entiendes los conceptos básicos sobre la IA generativa.
Una insignia de habilidad es una insignia digital que emite Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma. Para compartir tu insignia de habilidad, establece tu perfil como público y agrega la insignia a tu perfil de redes sociales.
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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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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 aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.
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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 diseñar y crear una canalización de datos de entrada de TensorFlow, cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la precisión de los modelos de AA, cómo escribir modelos de AA para uso escalado y cómo escribir modelos de AA especializados.
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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 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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Feature Engineering - Español
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