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Temario del curso
Introducción
- La certificación de Líder en IA Generativa: valor y público objetivo.
- Formato del examen, dominios y ponderaciones, y cómo prepararse.
Fundamentos de IA Gen (~30%)
- Conceptos centrales de IA gen y casos de uso (IA, ML, LLMs, modelos fundamentales, 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 de selección de modelos fundamentales (modalidad, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización).
- Tipos de datos y calidad de datos en IA gen (estructurados frente a no estructurados, etiquetados frente a no etiquetados).
- Las capas del panorama de IA gen y los modelos fundamentales de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo).
Ofertas de IA Gen de Google Cloud (~35%)
- Fortalezas de IA gen de Google Cloud e infraestructura optimizada para IA (TPUs, GPUs, supercomputadora).
- Ofertas preconstruidas: aplicación Gemini y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise.
- Experiencia del cliente: Suite de Compromiso con el Cliente (Agentes Conversacionales, Asistencia de Agentes, Perspectivas Conversacionales).
- Habilitación del desarrollador: Plataforma de Agentes Vertex AI / Gemini, 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 fundamentales (fecha límite de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos extremos).
- Técnicas de ingeniería de prompts (sin ejemplos, con un ejemplo, con pocos ejemplos, rol, encadenamiento de prompts, cadena de pensamiento, ReAct).
- Fundamentación y Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
- Parámetros de muestreo para controlar la salida (temperatura, top-p, cantidad de tokens, configuraciones de seguridad).
Estrategias empresariales para soluciones de IA Gen exitosas (~15%)
- Pasos de implementación y metodología de selección de soluciones.
- 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 próximos pasos
Requerimientos
Prerrequisitos
- No se requieren prerrequisitos técnicos.
- Es útil tener un conocimiento general de la tecnología empresarial.
Público objetivo
- Líderes, gerentes y tomadores de decisiones.
- Profesionales empresariales en cualquier rol que adopten IA generativa.
- Cualquier persona que se esté preparando 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