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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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