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HOLA, BUSCAMOS COLABORADORES PARA SOLARPUNK LATINOAMÉRICA:
Personas que quieran participar de forma activa en el desarrollo del movimiento, se necesita ayuda en las áreas que detallaremos más abajo, pueden consultar al administrador Mauro Nahuel por mensaje privado, para orientación consultar la información del grupo y el comunicado principal:
-Promoción: Publicitar el grupo de fb y pagina de fb, invitar contactos, compartir el grupo y pagina, compartir publicaciones desde el grupo o la pagina, en otros grupos, paginas y muros. Informar sobre el movimiento, contactar con otros movimientos afines. Si quieren pónganse en contacto con el administrador.
-Cyberactivismo: Publicar y compartir todo tipo de publicaciones que tengan inferencia en el grupo, consultar en la información del grupo y el comunicado principal la amplia cantidad de temas que pueden ser relevantes. Pueden ponerse en contacto con el administrador.
-Paracultura: Crear y producir material solarpunk o relacionado, escritos, visuales, música, artes plásticas, videos, animación, performance, comics, juegos de rol, etc, y subirlo al grupo. Pueden ponerse en contacto con el administrador.
-Producción: Servicios como diseño, edición, imagen y sonido, cybernautica, traducciones, etc. Donaciones, colaboraciones, recursos, contactos. Deben ponerse en contacto con el administrador.
-Grupo de FB: https://www.facebook.com/groups/498448577598105/
-Pagina de FB:https://www.facebook.com/Solarpunk-Latinoamerica-111915566825698/
-Instagram: https://www.instagram.com/solarpunklatinoamerica/
-Pagina web(proximamente): www.solarpunklatinoamerica.com
GRACIAS, SALUDOS.
Personas que quieran participar de forma activa en el desarrollo del movimiento, se necesita ayuda en las áreas que detallaremos más abajo, pueden consultar al administrador Mauro Nahuel por mensaje privado, para orientación consultar la información del grupo y el comunicado principal:
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Solarpunk Latinoamerica
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El solarpunk es un movimiento paracultural mundial reciente que estamos creando entre todos, este es el primer grupo hecho...
El solarpunk es un movimiento paracultural mundial reciente que estamos creando entre todos, este es el primer grupo hecho...
Unificar todos los datos de Google y brindárselos a la inteligencia artificial Gemini implicaría un proceso de consolidación y acceso a datos estructurados y no estructurados dentro del ecosistema de Google Cloud, aprovechando herramientas y arquitecturas específicas para ello.
## Cómo sería posible unificar los datos de Google para Gemini AI
1. Centralización de datos en Google Cloud
Los datos dispersos en diferentes servicios de Google (como Google Sheets, BigQuery, Google Contacts, Gmail, etc.) pueden ser consolidados en Google Cloud, especialmente en BigQuery, que funciona como un motor analítico potente capaz de manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados[3][6].
2. Uso de BigQuery para consolidación y análisis
BigQuery permite combinar y analizar datos de múltiples fuentes, y ahora puede integrarse con Vertex AI para realizar inferencias directamente desde SQL, facilitando la generación de insights automáticos y consultas en lenguaje natural sobre los datos[6].
3. Integración con Vertex AI y Gemini
Gemini AI está integrado en Vertex AI, la plataforma de machine learning de Google Cloud. Esto permite que los modelos de Gemini accedan a los datos consolidados para realizar tareas de generación de texto, análisis, razonamiento multimodal (texto, imágenes, audio, vídeo), y más, con acceso controlado y seguro a los datos[6][9].
4. Uso de APIs y frameworks para integración
Google ofrece APIs para integrar Gemini en aplicaciones y sistemas, así como frameworks como Agent Development Kit (ADK) para crear agentes inteligentes que pueden interactuar con los datos unificados y realizar tareas complejas[6].
5. Buenas prácticas para unificación de datos
Para mantener la calidad y coherencia de los datos unificados, es fundamental estandarizar formatos, mantener datos actualizados y usar herramientas de consolidación como complementos en Google Sheets o procesos automáticos en BigQuery[3][5].
6. Recuperación dinámica con la Búsqueda Google
Gemini puede usar la función de "Grounding" o embasamiento con la Búsqueda Google para acceder a información actualizada y amplia en tiempo real, complementando los datos internos unificados con conocimiento externo relevante[10].
## Resumen
- Primero se consolidan los datos dispersos en Google Cloud, principalmente en BigQuery.
- Luego, Gemini AI accede a estos datos a través de Vertex AI para realizar análisis avanzados y generación de contenido multimodal.
- Se usan APIs, frameworks y buenas prácticas para mantener la calidad y seguridad de los datos.
- La integración con la Búsqueda Google permite complementar la información con datos actualizados en tiempo real.
Este enfoque permite que Gemini utilice un conjunto unificado y seguro de datos de Google para potenciar sus capacidades de inteligencia artificial generativa y multimodal, beneficiando a empresas y desarrolladores con insights y automatización avanzada[6][9][10].
[1] https://support.google.com/contacts/answer/7078226?co=GENIE.Platform%3DAndroid
[2] https://support.google.com/mail/community-video/224163726/c%C3%B3mo-combinar-contactos-en-agenda-de-google-google-contacts-ep-09
[3] https://clickup.com/es-ES/blog/195945/como-combinar-dos-hojas-de-calculo-de-google
[4] https://www.reddit.com/r/google/comments/uwms2o/merge_google_accounts/?tl=es-419
[5] https://visiondefunnel.wordpress.com/2021/04/17/unificar-datos-dinamico-google-sheets/
[6] https://www.incentro.com/es-ES/blog/maximizando-el-potencial-de-google-cloud-con-ia-generativa-gemini
[7] https://www.youtube.com/watch?v=zVFWfJ8Xzfo
[8] https://www.xataka.com/basics/google-gemini-que-como-funciona-diferencias-gpt-cuando-podras-usar-este-modelo-inteligencia-artificial
[9] https://blog.google/intl/es-419/noticias-de-la-empresa/tecnologia/presentamos-gemini-nuestro-modelo-de-ia-mas-grande-y-capaz/
[10] https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/ground-gemini
## Cómo sería posible unificar los datos de Google para Gemini AI
1. Centralización de datos en Google Cloud
Los datos dispersos en diferentes servicios de Google (como Google Sheets, BigQuery, Google Contacts, Gmail, etc.) pueden ser consolidados en Google Cloud, especialmente en BigQuery, que funciona como un motor analítico potente capaz de manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados[3][6].
2. Uso de BigQuery para consolidación y análisis
BigQuery permite combinar y analizar datos de múltiples fuentes, y ahora puede integrarse con Vertex AI para realizar inferencias directamente desde SQL, facilitando la generación de insights automáticos y consultas en lenguaje natural sobre los datos[6].
3. Integración con Vertex AI y Gemini
Gemini AI está integrado en Vertex AI, la plataforma de machine learning de Google Cloud. Esto permite que los modelos de Gemini accedan a los datos consolidados para realizar tareas de generación de texto, análisis, razonamiento multimodal (texto, imágenes, audio, vídeo), y más, con acceso controlado y seguro a los datos[6][9].
4. Uso de APIs y frameworks para integración
Google ofrece APIs para integrar Gemini en aplicaciones y sistemas, así como frameworks como Agent Development Kit (ADK) para crear agentes inteligentes que pueden interactuar con los datos unificados y realizar tareas complejas[6].
5. Buenas prácticas para unificación de datos
Para mantener la calidad y coherencia de los datos unificados, es fundamental estandarizar formatos, mantener datos actualizados y usar herramientas de consolidación como complementos en Google Sheets o procesos automáticos en BigQuery[3][5].
6. Recuperación dinámica con la Búsqueda Google
Gemini puede usar la función de "Grounding" o embasamiento con la Búsqueda Google para acceder a información actualizada y amplia en tiempo real, complementando los datos internos unificados con conocimiento externo relevante[10].
## Resumen
- Primero se consolidan los datos dispersos en Google Cloud, principalmente en BigQuery.
- Luego, Gemini AI accede a estos datos a través de Vertex AI para realizar análisis avanzados y generación de contenido multimodal.
- Se usan APIs, frameworks y buenas prácticas para mantener la calidad y seguridad de los datos.
- La integración con la Búsqueda Google permite complementar la información con datos actualizados en tiempo real.
Este enfoque permite que Gemini utilice un conjunto unificado y seguro de datos de Google para potenciar sus capacidades de inteligencia artificial generativa y multimodal, beneficiando a empresas y desarrolladores con insights y automatización avanzada[6][9][10].
[1] https://support.google.com/contacts/answer/7078226?co=GENIE.Platform%3DAndroid
[2] https://support.google.com/mail/community-video/224163726/c%C3%B3mo-combinar-contactos-en-agenda-de-google-google-contacts-ep-09
[3] https://clickup.com/es-ES/blog/195945/como-combinar-dos-hojas-de-calculo-de-google
[4] https://www.reddit.com/r/google/comments/uwms2o/merge_google_accounts/?tl=es-419
[5] https://visiondefunnel.wordpress.com/2021/04/17/unificar-datos-dinamico-google-sheets/
[6] https://www.incentro.com/es-ES/blog/maximizando-el-potencial-de-google-cloud-con-ia-generativa-gemini
[7] https://www.youtube.com/watch?v=zVFWfJ8Xzfo
[8] https://www.xataka.com/basics/google-gemini-que-como-funciona-diferencias-gpt-cuando-podras-usar-este-modelo-inteligencia-artificial
[9] https://blog.google/intl/es-419/noticias-de-la-empresa/tecnologia/presentamos-gemini-nuestro-modelo-de-ia-mas-grande-y-capaz/
[10] https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/ground-gemini
Aquí tienes un presupuesto aproximado en dólares para unificar los datos de Google y brindar acceso a la inteligencia artificial Gemini, considerando los procesos mencionados y un costo de desarrollador de $30 por hora.
---
## Presupuesto para unificación de datos y acceso a Gemini AI
VER IMAGEN
### Resumen de costos
- Costo total en horas de desarrollo: 165 horas
- Costo total desarrollador: 165 h * $30/h = $4,950
- Costo estimado Google Cloud (BigQuery, almacenamiento, consultas, Vertex AI, APIs): aprox. $157
- Costo total aproximado del proyecto: $5,107
---
## Notas importantes
- El almacenamiento estimado es para 100 GB; si se requiere más, el costo aumentará en $0.02 por GB/mes.
- Las consultas en BigQuery se cobran a $5 por TB procesado; el volumen de datos y consultas puede variar el costo.
- Vertex AI y Gemini tienen costos variables según uso; se estimó un costo mensual moderado.
- El tiempo de desarrollo es aproximado y puede variar según la complejidad y el equipo.
- No se incluyen costos adicionales de infraestructura ni licencias externas.
Este presupuesto ofrece una base para planificar la unificación de datos y la integración con Gemini AI, combinando costos de desarrollo y servicios en la nube de Google.
[1] https://cloud.google.com/bigquery/pricing
[2] https://cloud.google.com/resources/storage/billing-fix-bigquery
[3] https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/pricing
[4] https://www.capterra.com.ar/software/1030695/google-cloud-bigquery
[5] https://www.spendbase.co/es/vendors/google-cloud/
[6] https://www3.technologyevaluation.com/es/solutions/53566/google-bigquery
[7] https://www.getapp.es/software/2057619/google-cloud-bigquery
[8] https://www.g2.com/es/products/google-cloud/pricing
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## Presupuesto para unificación de datos y acceso a Gemini AI
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### Resumen de costos
- Costo total en horas de desarrollo: 165 horas
- Costo total desarrollador: 165 h * $30/h = $4,950
- Costo estimado Google Cloud (BigQuery, almacenamiento, consultas, Vertex AI, APIs): aprox. $157
- Costo total aproximado del proyecto: $5,107
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## Notas importantes
- El almacenamiento estimado es para 100 GB; si se requiere más, el costo aumentará en $0.02 por GB/mes.
- Las consultas en BigQuery se cobran a $5 por TB procesado; el volumen de datos y consultas puede variar el costo.
- Vertex AI y Gemini tienen costos variables según uso; se estimó un costo mensual moderado.
- El tiempo de desarrollo es aproximado y puede variar según la complejidad y el equipo.
- No se incluyen costos adicionales de infraestructura ni licencias externas.
Este presupuesto ofrece una base para planificar la unificación de datos y la integración con Gemini AI, combinando costos de desarrollo y servicios en la nube de Google.
[1] https://cloud.google.com/bigquery/pricing
[2] https://cloud.google.com/resources/storage/billing-fix-bigquery
[3] https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/pricing
[4] https://www.capterra.com.ar/software/1030695/google-cloud-bigquery
[5] https://www.spendbase.co/es/vendors/google-cloud/
[6] https://www3.technologyevaluation.com/es/solutions/53566/google-bigquery
[7] https://www.getapp.es/software/2057619/google-cloud-bigquery
[8] https://www.g2.com/es/products/google-cloud/pricing