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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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