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Temario del curso

Introducción

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

Fundamentos de Gen AI (~30%)

  • Conceptos centrales de gen AI y casos de uso (IA, ML, LLMs, modelos base, modelos multimodales y de difusión, ingeniería de prompts)
  • Enfoques de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo) y el ciclo de vida del ML
  • Criterios de selección de modelos base (modality, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización)
  • Tipos de datos y calidad de los datos en gen AI (estructurados vs no estructurados, etiquetados vs sin etiquetar)
  • Capas del panorama de gen AI y modelos base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Ofertas de Gen AI de Google Cloud (~35%)

  • Ventajas de gen AI de Google Cloud e infraestructura optimizada para IA (TPUs, GPUs, hypercomputer)
  • Ofertas preconstruidas: aplicación Gemini y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise
  • Experiencia del cliente: Suite de Engagement de Clientes (Agentes Conversacionales, Asistente de Agentes, Perspectivas Conversacionales)
  • Habilitación para desarrolladores: Vertex AI / Plataforma de Agentes, Jardín de Modelos y ofertas de RAG
  • Herramientas para agentes de Gen AI (extensiones, funciones, almacenes de datos) y servicios relevantes de Google Cloud

Técnicas para Mejorar los Resultados del Modelo Gen AI (~20%)

  • Superar las limitaciones de los modelos base (corte de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos límite)
  • Técnicas de ingeniería de prompts (sin ejemplos, con un ejemplo, con pocos ejemplos, rol, encadenamiento de prompts, cadena de pensamiento, ReAct)
  • Fundamentación y Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
  • Parámetros de muestreo para controlar los resultados (temperatura, top-p, cuenta de tokens, ajustes de seguridad)

Estrategias Empresariales para Soluciones Gen AI Exitosas (~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 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

Requisitos Previos

  • No se requieren conocimientos técnicos previos
  • Es útil tener familiaridad general con la tecnología empresarial

Público Objetivo

  • Líderes, gerentes y tomadores de decisiones
  • Profesionales de negocios 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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