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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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