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Duración 14 horas
Temario del curso
Módulo 1: Introducción a la IA y Google Gemini
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
- Vista general de Google Gemini AI y su ecosistema
- Características y ventajas clave de Gemini frente a otros modelos de IA
- Actividad práctica: Explorando Gemini AI a través de la demostración de Google AI Studio
Módulo 2: Entendiendo los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
- Fundamentos de los modelos de lenguaje de gran escala
- Arquitectura y funcionamiento de los modelos Gemini
- Comparación de Gemini con GPT y otros modelos líderes
- Laboratorio de práctica: Visualización de la tokenización y las respuestas del modelo utilizando indicaciones de muestra
Módulo 3: Primeros pasos con Gemini
- Configuración del entorno de desarrollo
- Trabajo con la API y el SDK de Gemini
- Autenticación, tokens y claves de API
- Laboratorio práctico: Ejecución de su primera indicación de Gemini utilizando Python
Módulo 4: Trabajo con Modelos Gemini
- Exploración de los diferentes tipos y capacidades de modelos Gemini
- Selección de modelos adecuados para tareas de lenguaje, imagen o multimodales
- Inicialización y prueba de modelos generativos
- Ejercicio práctico: Comparación de salidas de modelos de texto a texto e imagen a texto
Módulo 5: Aplicaciones y Casos de Uso Prácticos
- Integración de Gemini AI en aplicaciones de chat y preguntas y respuestas
- Desarrollo de herramientas de búsqueda semántica y resumen
- Uso ético de la IA y consideraciones sobre sesgos
- Proyecto grupal: Construir un "Asistente de Investigación Inteligente" utilizando NotebookLM y Gemini
Módulo 6: Características Avanzadas y Personalización
- Optimización de indicaciones y manejo avanzado del contexto
- Uso de Gemini para la generación y depuración de código
- Flujos de trabajo de ajuste fino con Google Cloud Vertex AI
- Actividad práctica: Personalización de las respuestas del modelo utilizando parámetros y control de temperatura
Módulo 7: Proyectos y Colaboración en el Mundo Real
- Planificación de proyectos colaborativos y configuración de flujos de trabajo
- Integración de Gemini AI con otras herramientas de Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proyecto de equipo: Diseño e implementación de una pequeña aplicación de IA (p. ej., un resumidor de contenido, un chatbot o un generador de ideas)
- Revisión por pares y discusión de los resultados del proyecto
Módulo 8: Evaluación y Direcciones Futuras
- Solución de problemas comunes en proyectos de Gemini
- Exploración de la hoja de ruta de la API de Gemini y las funciones próximas
- Buenas prácticas para la gobernanza de la IA y la escalabilidad
- Actividad de cierre: Reflexión sobre las lecciones prácticas aprendidas y las aplicaciones profesionales
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de conceptos básicos de IA
- Experiencia con APIs y servicios en la nube
- Experiencia en programación con Python
Público Objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Entusiastas de la IA
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
