Manoj Kumar
Miembro desde 2022
Liga de Oro
40420 puntos
Miembro desde 2022
Completa la insignia de habilidad introductoria Crea aplicaciones de IA del mundo real con Imagen y Gemini para demostrar que tienes estas habilidades: reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, generación de imágenes con los potentes modelos Imagen y Gemini de Google y, por último, implementación de aplicaciones en la plataforma de Vertex AI.
Apps de IA generativa : transforma tu trabajo es el cuarto curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se presentan las aplicaciones de IA generativa de Google, como Gemini para Workspace y NotebookLM. Te brinda orientación sobre los conceptos como la fundamentación, la generación mejorada por recuperación, la creación de instrucciones eficaces y el desarrollo de flujos de trabajo automatizados.
IA generativa: explora el panorama es el tercer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. La IA generativa está cambiando la manera en la que interactuamos y trabajamos con el mundo que nos rodea. Pero, como líder, ¿cómo puedes aprovechar su poder para generar resultados comerciales reales? En este curso, explorarás las diferentes capas del desarrollo de soluciones de IA generativa, las ofertas de Google Cloud y los factores que se deben considerar cuando se selecciona una solución.
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.
Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en 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.
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.
IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.
Agentes de IA generativa: transforma tu organización es el quinto y último curso de la ruta de aprendizaje de Líder de IA generativa. En este curso, se explora cómo las organizaciones pueden utilizar los agentes de IA generativa personalizados para abordar desafíos empresariales específicos. Puedes obtener experiencia práctica a través de la creación de un agente de IA básico mientras exploras los componentes de estos agentes, como los modelos, los bucles de razonamiento y las herramientas.
In this course, we’ll show you how organizations are aligning their BI strategy to most effectively achieve business outcomes with Looker. We'll follow four iterative steps: Plan, Build, Launch, Grow, and provide resources to take into your own services delivery to build Looker with the goal of achieving business outcomes.
By the end of this course, you should be able to articulate Looker's value propositions and what makes it different from other analytics tools in the market. You should also be able to explain how Looker works, and explain the standard components of successful service delivery.
Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Procesamiento de datos sin servidores con Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.
An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
Welcome to Intro to Data Lakes, where we discuss how to create a scalable and secure data lake on Google Cloud that allows enterprises to ingest, store, process, and analyze any type or volume of full fidelity data.
En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador de Google Cloud potenciado por IA generativa, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructuras. Descubrirás cómo darle instrucciones a Gemini para que explique infraestructuras, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de implementación de GKE. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
En este curso, aprenderás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones. Aprenderás a darle instrucciones a Gemini para que explique códigos, recomiende servicios de Google Cloud y genere código para tus aplicaciones. A través de un lab práctico, comprobarás cómo Gemini mejora el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones. Recuerda que Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación.
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.
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
Welcome to Data Governance, where we discuss how to implement data governance on Google Cloud.
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.
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.
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.
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.
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.
Los dos componentes clave de cualquier canalización de datos son los data lakes y los almacenes de datos. En este curso, se destacan los casos de uso de cada tipo de almacenamiento y se analizan en profundidad las soluciones de data lakes y almacenes disponibles en Google Cloud con detalles técnicos. Además, en este curso, se describen el rol del ingeniero en datos, los beneficios de las canalizaciones de datos exitosas para las operaciones comerciales y por qué la ingeniería de datos debe realizarse en un entorno de nube. Este el primer curso de la serie Ingeniería de datos en Google Cloud. Después de completar este curso, inscríbete en el curso Creación de flujos de procesamiento de datos por lotes en Google Cloud.
En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.