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Preyash Patel

Miembro desde 2024

Liga de Oro

51961 puntos
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned may 20, 2025 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned may 20, 2025 EDT
Custom Search with Embeddings in Vertex AI Earned may 13, 2025 EDT
Búsqueda de vectores y embeddings Earned may 3, 2025 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned may 2, 2025 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned abr 30, 2025 EDT
Introducción a la generación de imágenes Earned abr 24, 2025 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned abr 24, 2025 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned abr 24, 2025 EDT
Mecanismo de atención Earned abr 23, 2025 EDT
Generative AI Fundamentals Earned abr 22, 2025 EDT
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery Earned abr 22, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned abr 21, 2025 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned abr 19, 2025 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned abr 19, 2025 EDT
Introducción a la IA responsable Earned abr 19, 2025 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned abr 19, 2025 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned ene 8, 2025 EST
Aprendizaje automático en empresas Earned ene 6, 2025 EST
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned ene 1, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Español Earned dic 28, 2024 EST
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) con Vertex AI: Administra atributos Earned dic 25, 2024 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned dic 24, 2024 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned dic 18, 2024 EST
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned dic 12, 2024 EST
Ingeniería de atributos Earned dic 6, 2024 EST
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned dic 4, 2024 EST
Launching into Machine Learning - Español Earned dic 2, 2024 EST
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned nov 30, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español Earned sep 25, 2024 EDT
Escala con Google Cloud Operations Earned sep 18, 2024 EDT
Confianza y seguridad con Google Cloud Earned sep 18, 2024 EDT
Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud Earned sep 13, 2024 EDT
Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud Earned sep 13, 2024 EDT
Explora la transformación de datos con Google Cloud Earned sep 11, 2024 EDT
Transformación digital con Google Cloud Earned sep 11, 2024 EDT

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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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.

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En este curso, explorarás tecnologías, herramientas y aplicaciones de búsqueda potenciadas por IA. Aprende sobre las búsquedas semánticas utilizando embeddings de vectores, acerca de las búsquedas híbridas combinando enfoques semánticos y de palabras clave, y sobre la generación mejorada por recuperación (RAG) minimizando las alucinaciones como un agente de IA fundamentado. Adquiere experiencia práctica con Vector Search de Vertex AI para desarrollar tu motor de búsqueda inteligente.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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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 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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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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En este curso, se explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.

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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus 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 digital que puedes compartir en tus redes.

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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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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en 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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En este curso, aprenderá de los ingenieros y capacitadores de AA que trabajan en el desarrollo de vanguardia de las canalizaciones de AA en Google Cloud. En los primeros módulos, se abordará TensorFlow Extended (o TFX), la plataforma de aprendizaje automático de producción de Google basada en TensorFlow para la administración de canalizaciones y metadatos de AA. Aprenderá sobre los componentes y la organización de las canalizaciones con TFX. También aprenderá cómo automatizar su canalización mediante la integración y la implementación continuas, y cómo administrar ML Metadata. Luego, cambiaremos el enfoque para analizar cómo podemos automatizar y volver a usar las canalizaciones de AA en múltiples frameworks de AA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn y XGBoost. Además, aprenderá a usar Cloud Composer, otra herramienta de Google Cloud, para organizar sus canalizaciones de entrenamiento continuo. Por último, aprenderá a usar MLflow para administrar el ciclo de vida completo del aprend…

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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 estudiantes obtendrán experiencia práctica con la transferencia de transmisión de Vertex AI Feature Store en la capa de SDK.

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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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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 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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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.

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Organizaciones de todos los tamaños están aprovechando la potencia y flexibilidad de la nube para transformar sus operaciones. Sin embargo, administrar y escalar eficazmente los recursos en la nube puede ser una tarea compleja. En Escala con Google Cloud Operations, se exploran los conceptos fundamentales de las operaciones modernas, la confiabilidad y la resiliencia en la nube, y cómo Google Cloud puede ayudar con esas tareas. Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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A medida que las organizaciones trasladan sus datos y aplicaciones a la nube, deben enfrentar nuevos desafíos de seguridad. En el curso Confianza y seguridad con Google Cloud, se exploran los conceptos básicos de la seguridad en la nube, el valor del enfoque multicapas de Google Cloud para la seguridad de la infraestructura y cómo Google se gana y mantiene la confianza de los clientes en la nube. Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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Muchas empresas tradicionales usan aplicaciones y sistemas heredados que no pueden adecuarse a las expectativas de los clientes actuales. A menudo los líderes empresariales deben elegir entre mantener sus sistemas de TI anticuados o invertir en nuevos productos y servicios. En “Moderniza infraestructura y aplicaciones con Google Cloud”, se exploran estos desafíos y se ofrecen soluciones para superarlos con la tecnología de la nube. Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) representan una evolución importante en las tecnologías de la información que están transformando rápidamente una amplia variedad de sectores. En el curso “Innova con la Inteligencia Artificial de Google Cloud”, se exploran las maneras en que las organizaciones pueden usar la IA y el AA para transformar sus procesos empresariales. Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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La tecnología de Cloud puede aportar un gran valor a una organización y, si la combinamos con datos, podemos generar aún más valor y crear nuevas experiencias para los clientes.En “Explora la transformación de datos con Google Cloud”, se explora el valor que los datos pueden aportar a una organización y las formas en que Google Cloud puede hacer que estos sean útiles y accesibles.Como parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud, el objetivo de este curso es ayudar a las personas a crecer en su rol y desarrollar el futuro de su empresa.

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Existe mucho entusiasmo sobre la tecnología de la nube y la transformación digital, pero también muchas preguntas sin respuesta. Por ejemplo: ¿Qué es la tecnología de la nube? ¿Qué significa transformación digital? ¿De qué manera puede ser útil la tecnología de la nube para la organización? ¿Cómo se puede comenzar? Si te has hecho alguna de esas preguntas, estás en el lugar indicado. En este curso, se proporciona una descripción general de los tipos de oportunidades y desafíos a los que las empresas suelen enfrentarse en su recorrido de transformación digital. Si quieres aprender sobre la tecnología de la nube para sobresalir en tu rol y ayudar a desarrollar el futuro de tu empresa, entonces este curso introductorio sobre transformación digital es para ti. Este curso es parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud.

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