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Temario del curso

Introducción

  • Certificación de Líder en IA Generativa: valor y público objetivo.
  • Formato del examen, dominios, ponderaciones y cómo prepararse.

Fundamentos de la IA gen (~30%)

  • Conceptos centrales de la IA gen y casos de uso (IA, ML, LLMs, modelos base, modelos multimodales y 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 del modelo base (modalidad, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización).
  • Tipos de datos y calidad de los datos en la IA gen (estructurados frente a no estructurados, etiquetados frente a no etiquetados).
  • Las 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 preconstruidas: Gemini App y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise.
  • Experiencia del cliente: Customer Engagement Suite (Agentes conversacionales, Agent Assist, Insights de conversaciones).
  • Habilitación para desarrolladores: Vertex AI / Plataforma de agentes, Model Garden y ofertas de RAG.
  • Herramientas para agentes de IA gen (extensiones, funciones, tiendas de datos) y servicios relevantes de Google Cloud.

Técnicas para mejorar los resultados del modelo de IA gen (~20%)

  • Superar las limitaciones de los modelos base (corte de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos extremos).
  • 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 el resultado (temperatura, top-p, cantidad de tokens, configuraciones de seguridad).

Estrategias empresariales para soluciones exitosas de IA gen (~15%)

  • Etapa de implementación y metodología de selección de la solución.
  • IA segura y el Marco de IA Segura de Google (SAIF).
  • IA responsable: privacidad, sesgo e imparcialidad, 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 siguientes pasos

Requerimientos

Prerrequisitos

  • No se requieren prerrequisitos técnicos.
  • Es útil tener familiaridad general con la tecnología empresarial.

Público objetivo

  • Líderes, gerentes y tomadores de decisiones.
  • Profesionales empresariales de cualquier rol que adopten la IA generativa.
  • Cualquier persona que se prepare para la certificación de Líder en IA Generativa de Google Cloud.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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