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Temario del curso

Módulo 1: Introducción a la IA y Google Gemini

  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
  • Resumen del ecosistema de Google Gemini AI
  • Características clave y ventajas de Gemini frente a otros modelos de IA
  • Actividad práctica: Exploración de Gemini AI a través de la demostración en Google AI Studio

Módulo 2: Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Fundamentos de los modelos de lenguaje grande
  • Arquitectura y funcionamiento de los modelos Gemini
  • Comparación de Gemini con GPT y otros modelos líderes
  • Laboratorio práctico: Visualización de la tokenización y las respuestas del modelo utilizando ejemplos de prompts

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 en Gemini utilizando Python

Módulo 4: Trabajo con modelos Gemini

  • Exploración de los diferentes tipos y capacidades de los modelos Gemini
  • Selección de modelos apropiados 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 (Q&A)
  • Desarrollo de herramientas de búsqueda semántica y resumen de contenido
  • Uso ético de la IA y consideraciones sobre sesgos
  • Proyecto grupal: Construcción de un "Asistente de investigación inteligente" utilizando NotebookLM y Gemini

Módulo 6: Funciones avanzadas y personalización

  • Optimización de prompts y manejo avanzado del 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 mediante parámetros y control de temperatura

Módulo 7: Proyectos del mundo real y colaboración

  • Planificación colaborativa de proyectos 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 (por ejemplo, resumen de contenido, chatbot o generador de ideas)
  • Revisión por pares y discusión de los resultados del proyecto

Módulo 8: Evaluación y futuras direcciones

  • Resolución de problemas comunes en proyectos con Gemini
  • Exploración de la hoja de ruta de la API de Gemini y funciones próximas a lanzarse
  • Mejores prácticas para gobernanza de IA y escalabilidad
  • Actividad de cierre: Reflexión sobre las lecciones aprendidas en la práctica 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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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