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Google te da 12 días de capacitación gratis en IA generativa

El mes de diciembre es de regalos y por eso la gente de Google Cloud está dando gratis una capacitación de 12 días de entrenamiento para mejorar habilidades en IA generativa.

Google sostiene que «estos entrenamientos de IA de generación no tienen costo para verlos y completarlos, sin importar cuándo los complete este mes».

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Los 12 módulos de aprendizaje en IA Generativa de Google

  1. Explicación de la IA generativa – ¿Qué es la IA generativa? Escuche las conjeturas de la gente en la calle y desenvuelva las risas (hubo algunas respuestas divertidas), y obtenga una descripción rápida de alto nivel en este video de 60 segundos.
  2. Introducción a la IA generativa: este curso de 22 minutos incluye un video, material de lectura y un cuestionario para poner a prueba sus conocimientos. Aprenderás sobre los fundamentos de la IA y las herramientas de Google Cloud para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA genérica.
  3. Introducción a los modelos de lenguaje grandes: cuando complete este curso, tendrá una comprensión básica de los modelos de lenguaje grandes (LLM), los casos de uso y cómo puede usar el ajuste de solicitudes para mejorar el rendimiento de LLM. El curso y el cuestionario de seguimiento deberían tardar unos 30 minutos en completarse.
  4. Insignia de habilidades de los fundamentos de la IA generativa: completa tres cursos de nivel básico y un cuestionario para obtener una insignia de habilidades de Google Cloud que se puede compartir y demostrar que entiendes los conceptos fundamentales de la IA genérica.
  5. ¿Qué es Generative AI Studio? – Echa un vistazo a este breve vídeo para aprender a utilizar Generative AI Studio. Pista: ¡cualquiera puede probarlo, incluso sin ningún código!
  6. Introducción a Generative AI Studio: la IA generativa ayuda a los usuarios a crear prototipos y personalizar modelos para su uso en aplicaciones. En este breve vídeo, conocerás las características, opciones y usos de Generative AI Studio en un formato de demostración del producto.
  7. Introducción a la generación de imágenes: en este video, obtenga información sobre los modelos de difusión, una familia de modelos de aprendizaje automático que se pueden usar en la generación de imágenes, que se pueden entrenar e implementar en Vertex AI. Es una vista rápida para ayudarte a aprender en un instante.
  8. Introducción a la IA responsable: en este video, obtendrá una descripción general de la IA responsable y cómo Google implementa la IA responsable en nuestros productos.
  9. IA responsable: Aplicación de los principios de IA con Google Cloud – Aprende a poner en práctica la IA responsable en tu organización en este conjunto de cursos en video.
  10. The Arcade: obtén conocimientos prácticos en el entorno de Google Cloud completando laboratorios de IA generativa sin costo alguno a través de esta experiencia gamificada. Bono: acumularás puntos para ganar botín de Google Cloud. ¡Que empiece el juego!
  11. Gen AI Bootcamp – Gen AI Bootcamp es una serie de talleres disponibles bajo demanda. Progresarás desde los temas básicos hasta los avanzados. Los profesionales pueden seguir de principio a fin, y los desarrolladores experimentados de Gen AI pueden saltar directamente a las sesiones más avanzadas.
  12. ¿Qué es Codey? Aprende en 60 segundos – Piensa en una idea… ¡Y luego codifícalo! Descubre cómo Codey ayuda a escribir código, incluso para principiantes. Solo se necesita un minuto para descubrir cómo.
Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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Siete reactores nucleares para impulsar las ambiciones de IA de Google
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Google anunció el martes que ha firmado un acuerdo con la startup de energía nuclear Kairos Power para comprar 500 megavatios de "nueva energía libre de carbono las 24 horas del día, los 7 días de la semana" de siete de los pequeños reactores modulares (SMR) de la compañía. Según se informa, las empresas están considerando una entrega inicial del primer SMR en 2030 y un despliegue completo para 2035.

"La red necesita nuevas fuentes de electricidad para respaldar las tecnologías de IA que están impulsando importantes avances científicos, mejorando los servicios para las empresas y los clientes, e impulsando la competitividad nacional y el crecimiento económico", escribió Michael Terrell, director senior de Energía y Clima de Google, en un blog de Google el martes. "Este acuerdo ayuda a acelerar una nueva tecnología para satisfacer las necesidades energéticas de manera limpia y confiable, y desbloquear todo el potencial de la IA para todos".

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Google Search ahora incorpora nuevas funciones de IA
google

La IA se está tomando todo el ecosistema de Google y ahora hay nuevas funcionalidades para Search, el buscador más popular de la web.

"En Google, seguimos perfeccionando las formas en que incorporamos la inteligencia artificial a nuestros servicios y herramientas. A medida que la tecnología ha ido avanzando, hemos sido capaces de crear formas completamente nuevas de buscar, desbloqueando la capacidad de hacer esas preguntas importantes, grandes y pequeñas, a través de texto, voz y búsqueda visual. Y esta semana, nos complace presentar nuestros últimos avances en IA para Search", dice la gente de la compañía de Mountain View.
Estas son las nuevas funciones de IA de Google Search
Circle to Search agrega nueva función 

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