Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Módulo 1: Introducción a la IA y Google Gemini
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
- Visión general de Google Gemini AI y su ecosistema
- Funciones clave y ventajas de Gemini sobre otros modelos de IA
- Actividad práctica: Exploración de Gemini AI a través de la demostración de Google AI Studio
Módulo 2: Comprensión de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
- Fundamentos de los modelos de lenguaje de gran escala
- Arquitectura y funcionamiento de los modelos Gemini
- Comparación de Gemini con GPT y otros modelos líderes
- Laboratorio de práctica: Visualización de la tokenización y las respuestas del modelo utilizando prompts de muestra
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 su primer prompt de Gemini usando Python
Módulo 4: Trabajo con Modelos Gemini
- Exploración de diferentes tipos de modelos Gemini y sus capacidades
- Selección de modelos adecuados para tareas de lenguaje, imagen o multimodales
- Inicialización y prueba de modelos generativos
- Ejercicio práctico: Comparación de las salidas de modelos 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: Construcción de un "Asistente de Investigación Inteligente" usando NotebookLM y Gemini
Módulo 6: Características Avanzadas y Personalización
- Optimización de prompts y manejo avanzado de contexto
- Uso de Gemini para generación de código y depuración
- Flujos de trabajo de ajuste fino con Google Cloud Vertex AI
- Actividad práctica: Personalización de respuestas del modelo usando parámetros y control de temperatura
Módulo 7: Proyectos del Mundo Real y Colaboración
- Planificación de proyectos colaborativos y configuración de flujos de trabajo
- Integración de Gemini AI con otras herramientas de Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proyecto de equipo: Diseño e implementación de una pequeña aplicación de IA (por ejemplo, un resumidor de contenido, un chatbot o un generador de ideas)
- Revisión entre pares y discusión de los resultados del proyecto
Módulo 8: Evaluación y Futuras Direcciones
- Solución de problemas comunes en proyectos de Gemini
- Exploración de la hoja de ruta de la API de Gemini y próximas funciones
- Mejores prácticas para gobernanza de IA y escalabilidad
- Actividad de cierre: Reflexión sobre lecciones prácticas aprendidas y aplicaciones profesionales
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA
- Experiencia con API y servicios en la nube
- Experiencia programando en Python
Público Objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Entusiastas de la IA
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