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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
- Funciones 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 (LLMs)
- 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 ejemplo
Módulo 3: Comenzando 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 primer prompt de Gemini utilizando Python
Módulo 4: Trabajo con los modelos Gemini
- Exploración de los diferentes tipos y capacidades de los modelos Gemini
- Selección de modelos adecuados para tareas de lenguaje, imagen o multimodales
- Inicialización y prueba de modelos generativos
- Ejercicio práctico: Comparación de las salidas de modelos de texto-a-texto e imagen-a-texto
Módulo 5: Aplicaciones y casos de uso prácticos
- Integración de Gemini AI en aplicaciones de chat y preguntas y respuestas
- Desarrollo de herramientas de búsqueda semántica y resumición
- Uso ético de la IA y consideraciones sobre sesgos
- Proyecto grupal: Creación 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 la generación de código y depuración
- Flujos de trabajo de ajuste fino 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 del flujo 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, un resumidor de contenido, un chatbot o un generador de ideas)
- Revisión por 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 funciones
- Mejores prácticas para la gobernanza de la IA y la escalabilidad
- Actividad de cierre: Reflexión sobre las lecciones prácticas aprendidas y las aplicaciones en la carrera
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
