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Temario del curso

Módulo 1: Introducción a la IA y Google Gemini

  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
  • Vista general de Google Gemini AI y su ecosistema
  • Características clave y ventajas de Gemini frente a otros modelos de IA
  • Actividad práctica: Exploración de Gemini AI a través de la demo de Google AI Studio

Módulo 2: Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Fundamentos de los modelos de lenguaje grande
  • La arquitectura y funcionamiento de los modelos Gemini
  • Comparación de Gemini con GPT y otros modelos líderes
  • Práctica de laboratorio: Visualización de la tokenización y las respuestas del modelo utilizando preguntas de ejemplo

Módulo 3: Primeros pasos con Gemini

  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Trabajo con la API y el SDK de Gemini
  • Autenticación, tokens y claves de API
  • Laboratorio práctico: Ejecución de tu primera consulta a Gemini utilizando Python

Módulo 4: Trabajando con modelos Gemini

  • Exploración de los diferentes tipos y capacidades de los modelos Gemini
  • Selección de los modelos apropiados para tareas de lenguaje, imagen o multimodal
  • Inicialización y pruebas de modelos generativos
  • Ejercicio práctico: Comparación de salidas de modelos de texto a texto e imagen a texto

Módulo 5: Aplicaciones prácticas y casos de uso

  • Integración de Gemini AI en aplicaciones de chat y preguntas y respuestas
  • Desarrollo de herramientas de búsqueda semántica y resumen
  • Uso ético de la IA y consideraciones sobre sesgos
  • Proyecto grupal: Construir un "Asistente de investigación inteligente" utilizando NotebookLM y Gemini

Módulo 6: Funciones avanzadas y personalización

  • Optimización de preguntas y manejo avanzado del contexto
  • Uso de Gemini para la generación y depuración de código
  • Flujos de trabajo de ajuste fino con Google Cloud Vertex AI
  • Actividad práctica: Personalización de las respuestas del modelo utilizando parámetros y control de temperatura

Módulo 7: Proyectos del mundo real y colaboración

  • Planificación colaborativa de proyectos y configuración del flujo de trabajo
  • Integración de Gemini AI con otras herramientas de Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Proyecto en equipo: Diseño e implementación de una pequeña aplicación de IA (por ejemplo, resumen de contenido, chatbot o generador de ideas)
  • Revisión entre pares y discusión de los resultados del proyecto

Módulo 8: Evaluación y direcciones futuras

  • Solución de problemas comunes en proyectos con Gemini
  • Exploración de la hoja de ruta de la API de Gemini y las características próximas a lanzarse
  • Mejores prácticas para la gobernanza y escalabilidad de la IA
  • Actividad de cierre: Reflexión sobre las lecciones prácticas aprendidas y aplicaciones profesionales

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de IA
  • Experiencia con APIs y servicios en la nube
  • Experiencia en programación con Python

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
  • Entusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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