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Temario del curso
Introducción
- Certificación Líder de IA Generativa: valor y público objetivo
- Formato del examen, dominios, ponderaciones y cómo prepararse
Fundamentos de IA Gen (~30%)
- Conceptos centrales de IA gen y casos de uso (IA, ML, LLMs, modelos base, multimodalidad y modelos de difusión, ingeniería de prompts)
- Enfoques de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo) y el ciclo de vida del ML
- Criterios para la selección de modelos base (modalidad, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización)
- Tipos de datos y calidad de los datos en IA gen (estructurados frente a no estructurados, etiquetados frente a sin etiquetar)
- Capas del panorama de la IA gen y los modelos base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)
Ofertas de IA Gen de Google Cloud (~35%)
- Ventajas de la IA gen de Google Cloud e infraestructura optimizada para IA (TPUs, GPUs, hypercomputer)
- Ofertas predefinidas: aplicación Gemini y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise
- Experiencia del cliente: Suite de Compromiso con el Cliente (Agentes Conversacionales, Asistencia al Agente, Análisis Conversacional)
- Habilitación para desarrolladores: Plataforma de Agentes Vertex AI, Jardín de Modelos y ofertas de RAG
- Herramientas para agentes de IA gen (extensiones, funciones, almacenes de datos) y servicios relevantes de Google Cloud
Técnicas para mejorar la salida del modelo de IA Gen (~20%)
- Superar las limitaciones de los modelos base (corte de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos límite)
- Técnicas de ingeniería de prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, role, encadenamiento de prompts, cadena de pensamiento, ReAct)
- Fundamentación y Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- Parámetros de muestreo para controlar la salida (temperatura, top-p, conteo de tokens, ajustes de seguridad)
Estrategias empresariales para soluciones exitosas de IA Gen (~15%)
- Pasos de implementación y metodología de selección de soluciones
- Seguridad en IA y el Marco de Seguridad de IA (SAIF) de Google
- IA responsable: privacidad, sesgo e equidad, responsabilidad y explicabilidad
Preparación para el examen
- Preguntas de ejemplo y revisión por dominio
- Examen simulado completo y análisis de respuestas
- Plan de estudio y estrategia para el día del examen
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
Requisitos previos
- No se requieren requisitos técnicos previos.
- Es útil tener conocimiento general sobre tecnología empresarial.
Público objetivo
- Líderes, gerentes y tomadores de decisiones.
- Profesionales empresariales en cualquier rol que adopten IA generativa.
- Cualquier persona que se prepare para la certificación Líder de IA Generativa de Google Cloud.
14 Horas
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática