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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)?
- Visión general de Google Gemini AI y su ecosistema
- Características clave y ventajas de Gemini frente a otros modelos de IA
- Actividad Práctica: Exploración de Gemini AI a través de la demo 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
- Laboratorio de Práctica: Visualización de la tokenización y las respuestas del modelo utilizando prompts 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 primer prompt de Gemini utilizando 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 resumen
- Uso ético de la IA y consideraciones de sesgo
- Proyecto en Grupo: Creación de un "Asistente de Investigación Inteligente" utilizando NotebookLM y Gemini
Módulo 6: Características Avanzadas y Personalización
- Optimización de prompts y manejo avanzado de contexto
- Uso de Gemini para generación y depuración de código
- Flujos de trabajo de ajuste fino (fine-tuning) con Google Cloud Vertex AI
- Actividad Práctica: Personalización de las respuestas del modelo utilizando parámetros y control de temperatura
Módulo 7: Proyectos del Mundo Real y Colaboración
- Planificación de proyectos colaborativos y configuración de flujos de trabajo
- Integración de Gemini AI con otras herramientas de Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proyecto en 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 de Gemini
- Exploración de la hoja de ruta de la API de Gemini y las próximas características
- Mejores prácticas para la gobernanza de la IA y la escalabilidad
- Actividad de Cierre: Reflexión sobre las lecciones prácticas aprendidas y su aplicación profesional
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
