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Temario del curso

Introducción

  • La certificación Generative AI Leader: valor y audiencia.
  • Formato del examen, dominios y ponderaciones, y cómo prepararse.

Fundamentos de Gen AI (~30%)

  • Conceptos clave 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 (modalidad, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización).
  • Tipos de datos y calidad de los datos en gen AI (estructurados vs. no estructurados, etiquetados vs. no etiquetados).
  • Las capas del panorama de gen AI y los modelos base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo).

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

  • Puntos fuertes de gen AI en Google Cloud e infraestructura optimizada para IA (TPUs, GPUs, supercomputadora).
  • Ofertas predefinidas: aplicación Gemini y Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise.
  • Experiencia del cliente: Suite de Engagement con Clientes (Agentes Conversacionales, Asistencia de Agente, Perspectivas Conversacionales).
  • Habilitación para desarrolladores: Vertex AI / Plataforma de Agentes, Jardín de Modelos y ofertas RAG.
  • Herramientas para agentes de gen AI (extensiones, funciones, tiendas de datos) y servicios relevantes de Google Cloud.

Técnicas para mejorar la salida de modelos de Gen AI (~20%)

  • Superar las limitaciones de los modelos base (corte de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos extremos).
  • Técnicas de ingeniería de prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, role, encadenamiento de prompts, cadena de pensamiento, ReAct).
  • Aterrizaje de datos y Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
  • Parámetros de muestreo para controlar la salida (temperatura, top-p, cantidad de tokens, configuraciones de seguridad).

Estrategias comerciales para soluciones exitosas de Gen AI (~15%)

  • Pasos de implementación y metodología de selección de soluciones.
  • IA segura y Marco de IA Segura de Google (SAIF).
  • IA responsable: privacidad, sesgo y equidad, responsabilidad y explicabilidad.

Preparación para el examen

  • Preguntas de ejemplo y revisión por dominio.
  • Simulacro completo de examen y análisis de respuestas.
  • Plan de estudio y estrategia del 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.

Audiencia objetivo

  • Líderes, gerentes y tomadores de decisiones.
  • Profesionales comerciales en cualquier rol que estén adoptando 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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