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Temario del curso

Introducción

  • La certificación Generative AI Leader: valor y público objetivo.
  • 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 fundamentales, modelos multimodales y de difusión, ingeniería de instrucciones).
  • Enfoques de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado, por refuerzo) y el ciclo de vida del ML.
  • Criterios para la selección de modelos fundamentales (modos de entrada, ventana de contexto, costo, rendimiento, personalización).
  • Tipos de datos y calidad de los datos en gen AI (estructurados frente a no estructurados, etiquetados frente a no etiquetados).
  • Las capas del panorama de gen AI y los modelos fundamentales de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo).

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

  • Puntos fuertes 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 participación del cliente (Agentes conversacionales, Asistente de agentes, Insights conversacionales).
  • Habilitación para desarrolladores: Vertex AI / Plataforma de Agentes, Model Garden y ofertas de RAG.
  • Herramientas para agentes gen AI (extensiones, funciones, repositorios de datos) y servicios relevantes de Google Cloud.

Técnicas para mejorar la salida del modelo Gen AI (~20%)

  • Superar las limitaciones de los modelos fundamentales (corte de conocimiento, sesgo, alucinaciones, casos extremos).
  • Técnicas de ingeniería de instrucciones (sin ejemplos, con un ejemplo, con pocos ejemplos, rol, encadenamiento de instrucciones, cadena de pensamiento, ReAct).
  • Fundamentación y Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
  • Parámetros de muestreo para controlar la salida (temperatura, top-p, recuento de tokens, configuraciones de seguridad).

Estrategias empresariales para soluciones Gen AI exitosas (~15%)

  • Pasos de implementación y metodología para la selección de soluciones.
  • Seguridad en la IA y el Marco de Seguridad de la IA (SAIF) de Google.
  • Implementación responsable de la IA: privacidad, sesgo e imparcialidad, responsabilidad y explicabilidad.

Preparación para el examen

  • Preguntas de ejemplo y revisión 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 prerrequisitos técnicos.
  • Es útil tener familiaridad general con la tecnología empresarial.

Público objetivo

  • Líderes, gerentes y responsables de decisiones.
  • Profesionales empresariales de cualquier área 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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