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Temario del curso
Introducción
- Certificación Líder de IA Generativa: valor y audiencia objetivo
- Formato del examen, dominios y ponderaciones, y cómo prepararse
Fundamentos de la IA Generativa (~30%)
- Conceptos clave y casos de uso de la IA generativa (IA, ML, LLMs, modelos de base, modelos multimodales y de difusión, ingeniería de instrucciones)
- Enfoques del aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo) y el ciclo de vida del ML
- Criterios para la selección de modelos de base (modalidad, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización)
- Tipos de datos y calidad de datos en IA generativa (estructurados frente a no estructurados, etiquetados frente a sin etiquetar)
- Capas del panorama de la IA generativa y modelos de base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)
Ofertas de IA Generativa de Google Cloud (~35%)
- Ventajas de Google Cloud en IA generativa e infraestructura optimizada para IA (TPUs, GPUs, hypercomputer)
- Ofertas preestablecidas: aplicación Gemini y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise
- Experiencia del cliente: Suite de compromiso con el cliente (Agentes conversacionales, Asistente para agentes, Insights conversacionales)
- Habilitación para desarrolladores: Vertex AI / Plataforma de Agentes, Jardín de modelos y ofertas de RAG
- Herramientas para agentes de IA generativa (extensiones, funciones, almacenes de datos) y servicios relevantes de Google Cloud
Técnicas para mejorar los resultados del modelo de IA generativa (~20%)
- Vencimiento de las limitaciones de los modelos de base (corte de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos extremos)
- Técnicas de ingeniería de instrucciones (sin ejemplos, con un ejemplo, con pocos ejemplos, rol, encadenamiento de instrucciones, cadena de pensamiento, ReAct)
- Fundamentación y Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- Parámetros de muestreo para controlar los resultados (temperatura, top-p, conteo de tokens, configuraciones de seguridad)
Estrategias empresariales para soluciones exitosas de IA generativa (~15%)
- Pasos de implementación y metodología de selección de soluciones
- IA segura y 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
Requisitos previos
- No se requieren prerequisitos técnicos
- Es útil tener conocimiento general sobre tecnología empresarial
Audiencia objetivo
- Líderes, gerentes y tomadores de decisiones
- Profesionales empresariales en cualquier rol que adopten IA 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