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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
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