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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)?
- Resumen de Google Gemini AI y su ecosistema
- Características y ventajas clave de Gemini frente a otros modelos de IA
- Actividad práctica: Exploración de Gemini AI a través de la demostración de Google AI Studio
Módulo 2: Comprensión de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
- 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
- Práctica de laboratorio: Visualización de la tokenización y las respuestas del modelo usando 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 API
- Laboratorio práctico: Ejecución de su primera indicación de Gemini usando Python
Módulo 4: Trabajo con modelos Gemini
- Exploración de diferentes tipos de modelos Gemini y sus capacidades
- 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 prácticas y casos de uso
- Integración de Gemini AI en aplicaciones de chat y preguntas y respuestas
- Desarrollo de herramientas de búsqueda semántica y resumido
- Uso ético de la IA y consideraciones sobre sesgos
- Proyecto grupal: Construcción de un “Asistente de Investigación Inteligente” usando NotebookLM y Gemini
Módulo 6: Funciones avanzadas y personalización
- Optimización de indicaciones y manejo avanzado de contexto
- Uso de Gemini para generación y depuración de código
- Flujos de trabajo de ajuste fino con Google Cloud Vertex AI
- Actividad práctica: Personalización de las respuestas del modelo usando parámetros y control de temperatura
Módulo 7: Proyectos del mundo real y colaboración
- Planificación de proyectos colaborativos y configuración del flujo 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., resumen de contenido, chatbot o generador de ideas)
- Revisión entre pares y discusión de los resultados del proyecto
Módulo 8: Evaluación y direcciones futuras
- Solución de problemas comunes en proyectos Gemini
- Exploración de la hoja de ruta de la API de Gemini y funciones próximas
- Mejores prácticas para gobernanza y escalabilidad de la IA
- Actividad de cierre: Reflexión sobre las lecciones prácticas aprendidas y aplicaciones profesionales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión 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
