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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
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