Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción

  • Certificación Generative AI Leader: valor y público objetivo.
  • Formato del examen, dominios, ponderaciones y cómo prepararse.

Fundamentos de la IA gen (~30%)

  • Conceptos clave de IA gen y casos de uso (IA, aprendizaje automático, modelos de lenguaje grandes, modelos base, modelos multimodales y de difusión, ingeniería de prompts).
  • Enfoques de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo) y ciclo de vida del ML.
  • Criterios para seleccionar un modelo base (modalidad, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización).
  • Tipos de datos y calidad de los datos en IA gen (estructurados frente a no estructurados, etiquetados frente a no etiquetados).
  • Capas del panorama de la IA gen y modelos base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo).

Ofertas de IA gen de Google Cloud (~35%)

  • Ventajas de la IA gen en Google Cloud e infraestructura optimizada para IA (TPUs, GPUs, hypercomputer).
  • Ofertas predefinidas: Gemini app y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise.
  • Experiencia del cliente: Suite de Compromiso con el Cliente (Agentes Conversacionales, Agent Assist, Insights Conversacionales).
  • Habilitación para desarrolladores: Vertex AI / Plataforma de Agentes, Model Garden y ofertas de RAG.
  • Herramientas para agentes de IA gen (extensiones, funciones, almacenes de datos) y servicios relevantes de Google Cloud.

Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo de IA gen (~20%)

  • Superar las limitaciones de los modelos base (corte de conocimientos, sesgos, 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%)

  • Pasos de implementación y metodología de selección de soluciones.
  • Seguridad de la IA y Marco de Seguridad de IA (SAIF) de Google.
  • IA responsable: privacidad, sesgo e imparcialidad, responsabilidad y explicabilidad.

Preparación para el examen

  • Preguntas de ejemplo y revisión dominio 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.
  • Tener familiaridad general con la tecnología empresarial es útil.

Público objetivo

  • Líderes, gerentes y tomadores de decisiones.
  • Profesionales empresariales en cualquier rol que adopten inteligencia artificial generativa.
  • Cualquier persona que se prepare para la certificación Google Cloud Generative AI Leader.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas