En este episodio, hablamos de todas las novedades y experiencias del Google Cloud Next 2025.

¿Qué nos dejó este año? ¿Superó las expectativas?

Compartimos nuestra impresión general del evento y lo que más nos sorprendió y llamó la atención.

Para los que buscan conectar, hablamos sobre las oportunidades de networking y cómo fue la experiencia de interactuar con otros profesionales de la industria.

¡Pero lo más importante son los anuncios! Revelamos cuáles fueron los anuncios más importantes y emocionantes para nosotros y explicamos el porqué de su relevancia.

¿Hubo algún anuncio subestimado que merecía más atención? ¡Lo discutimos!

Finalmente, resumimos el evento en tres puntos clave que todo el mundo debería conocer.

¡No te pierdas este análisis completo del Google Cloud Next 2025!

Si te interesa el futuro del cloud computing, la inteligencia artificial y la innovación tecnológica, ¡este es tu episodio!

Referencias:

- https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/google-cloud-next-2025-wrap-up

- https://www.youtube.com/@alarcon7a

- https://www.linkedin.com/in/briansalvattore/

#GoogleCloudNext2025 #GoogleCloud #TechPodcast #Innovación #Tecnología #IA #CloudComputing

En este episodio hablamos de una técnica para reducir las alucinaciones por medio de fuentes fiables y actuales. Ejemplo a la pregunta sobre los pronósticos del clima para hoy, un LLM te enviará a que lo consultes en un sitio externo. La técnica de Grounding nos sirve para resolver este problema además de reducir las alucinaciones por medio de fuentes actuales y fiables. En este episodio hablamos en qué consiste esta técnica, como funciona, como es su algoritmo de decisión y mucho más.

Referencias:

https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview

https://youtu.be/lu3zXKhTUd4?si=Q4AG-DXognK3RDsj

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¿Cansado de las limitaciones de los Large Language Models (LLMs)? En este episodio, nos adentramos en el fascinante mundo de RAG (Retrieval Augmented Generation), una técnica que está revolucionando la forma en que interactuamos con la IA.

Descubre cómo RAG permite a los LLMs acceder a información externa y actualizada, superando las barreras del conocimiento estático y abriendo un abanico de posibilidades en áreas como:

Personalización de la experiencia del usuario: RAG permite adaptar las respuestas de los LLMs a las necesidades individuales de cada usuario, ofreciendo una experiencia más personalizada e interactiva.

Referencias:

https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en

https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/

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¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas entienden el lenguaje humano?

En este episodio desentrañamos el misterio de los embeddings, una técnica clave en el NLP.

Prepárate para:

#llms #genai #embeddings #word2vec

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Referencias:

https://github.com/jggomez/word2vec-scratch

https://arxiv.org/pdf/1301.3781

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings

https://medium.com/@enozeren/word2vec-from-scratch-with-python-1bba88d9f221

https://huggingface.co/blog/matryoshka

Nuevo episodio de nuevo con Henry Ruiz,  esta vez hablamos sobre los LLMs (Large Language Model) . Qué son los LLMs, qué problemas resuelven, cómo funcionan, conceptos, prompting y mucho más. Escuchalo, danos tu opinión y compartelo

#llms #genai #gemini #openai #chatgpt

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Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y  ML.

Esta vez hablamos sobre NLP (Natural Language Processing) desde su historia, sub-áreas, usos, técnicas de preprocesamiento, características y modelos. Varios conceptos que te llevarán a entender cómo funcionan los LLMs.

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Referencias:

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-nlp-fundamentals-part-1-de5bf75e553a#0f2f

Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y  ML. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz hablamos sobre Deep Learning, desde el perceptron hasta las arquitecturas y casos de uso.

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Referencias:

https://techdevguide.withgoogle.com/resources/topics/deep-learning/?no-filter=true

https://towardsdatascience.com/what-the-hell-is-perceptron-626217814f53

Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y  ML. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz estuvimos en el Google Next así que hacemos un recap de lo más relevante en la parte de AI. Hablamos sobre Gemini, integraciones con los demás servicios de GCP, lo nuevo de Vertex AI y de AI Agent Builder.

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Referencias:

https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/

https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/google-cloud-next-2024-wrap-up

https://deepmind.google/discover/blog/identifying-ai-generated-images-with-synthid/

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Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y  Machine Learning. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz hablamos sobre los algoritmos de ML tales como regresión lineal, regresión logística, KNN, K-means entre otros. 

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Referencias:

https://www.coursera.org/articles/machine-learning-algorithms

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Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de Machine Learning. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz hablamos sobre los tipos de Machine Learning tales como supervisado, no supervisado y reinforcement learning. 

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Referencias:

https://www.coursera.org/articles/types-of-machine-learning

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