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Introducción a Géminis
Es la era de los modelos lingüísticos y Gemini Es el modelo más reciente y más capaz de Google hasta la fecha.
Gemini es el resultado de esfuerzos de colaboración a gran escala por parte de equipos de Google, incluidos nuestros colegas de Google Research. Fue construido desde cero para ser multimodal, lo que significa que puede generalizar y comprender, operar y combinar sin problemas diferentes tipos de información, incluidos texto, código, audio, imagen y video.
Si está interesado en aprender sobre Gemini, los modelos de lenguaje y utilizarlos en su beneficio, Google ha lanzado una nueva ruta de aprendizaje centrada en modelos de lenguaje intermedio, el Ruta de aprendizaje de Gemini para Google Cloud. Descubra la ruta de aprendizaje a continuación.
El camino del aprendizaje
La ruta de aprendizaje de Google Cloud Gemini demuestra cómo Gemini puede ser un multiplicador de fuerza para diferentes roles. Completo con su interfaz de chat conversacional en lenguaje natural, Gemini permite interacciones rápidas para preguntas relacionadas con la nube o brinda consejos sobre las mejores prácticas. Ayuda con las tareas de codificación al proporcionar finalización o generación de código a medida que escribe o, ocasionalmente, en función de los comentarios realizados. La ruta de aprendizaje puede facilitar diversos roles, como desarrolladores, analistas de datos, ingenieros de la nube, arquitectos e ingenieros de seguridad.
En el primer curso, Gemini para desarrolladores de aplicaciones, aprenda cómo Gemini puede ayudarle a crear aplicaciones. Aprenda todo sobre las solicitudes, la explicación del código e incluso la generación de código.
En el segundo curso, Gemini para arquitectos de la nube, descubra cómo Gemini ayuda a aprovisionar infraestructura. Vea cómo Gemini puede explicar la infraestructura, actualizarla e implementar clústeres de Google Kubernetes Engine. El curso utiliza un laboratorio práctico para ayudar a consolidar el aprendizaje.
El tercer curso, Gemini para analistas y científicos de datos, descubre que puede ayudar a analizar datos y hacer predicciones. Centrándose en los datos de los clientes, aprenda a identificar, categorizar y desarrollar nuevos clientes con la ayuda de BigQuery de Google.
El próximo curso, Gemini para ingenieros de redes, demuestra cómo Gemini ayuda a los ingenieros de redes a crear y administrar redes virtuales de nube privada. Aprenda estrategias de indicaciones para que Gemini le ayude con sus tareas de networking.
El quinto curso se titula Gemini para ingenieros de seguridad y está diseñado para mostrarle cómo tratar a Gemini como un colaborador para proteger su entorno y sus recursos en la nube. Verá cómo Gemini puede ayudar a implementar cargas de trabajo de ejemplo en un entorno de Google Cloud e identificar configuraciones erróneas de seguridad.
El curso número 6, Gemini para ingenieros de DevOps, cubre cómo Gemini puede ayudar a los ingenieros a administrar su infraestructura. Utilice Gemini para comprender y administrar registros de aplicaciones, crear clústeres de Google Kubernetes Engine y más.
El séptimo curso, Gemini para SDLC de extremo a extremo, demuestra el uso de Gemini junto con productos y servicios adicionales de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar sus propias aplicaciones, desde el inicio hasta la implementación.
En el último curso de la ruta de aprendizaje, Desarrolle aplicaciones GenAI con Gemini y Streamlit, aprenda todo sobre la generación de texto, el uso de llamadas a funciones y la creación e implementación de una aplicación Streamlit con Cloud Run.
Resumen
Aprenda cómo aprovechar Gemini para una gran cantidad de tareas de ingeniería con la ruta de aprendizaje más reciente de Google Cloud, la Ruta de aprendizaje de Gemini para Google Cloud. Consulte la información más detallada curso por curso para ver si esto es algo de lo que podría beneficiarse en su vida profesional.
Mateo Mayo (@mattmayo13) tiene una maestría en informática y un diploma de posgrado en minería de datos. Como editor jefe, Matthew tiene como objetivo hacer accesibles conceptos complejos de ciencia de datos. Sus intereses profesionales incluyen el procesamiento del lenguaje natural, los algoritmos de aprendizaje automático y la exploración de la IA emergente. Lo impulsa la misión de democratizar el conocimiento en la comunidad de ciencia de datos. Matthew ha estado codificando desde que tenía 6 años.
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