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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
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