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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
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