Contacta con nosotros

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 clave y ventajas de Gemini frente a otros modelos de IA
  • Actividad práctica: Explorando Gemini AI a través de la demostración de Google AI Studio

Módulo 2: Comprender los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)

  • Fundamentos de los modelos de lenguaje grande
  • La arquitectura y funcionamiento de los modelos Gemini
  • Comparando Gemini con GPT y otros modelos líderes
  • Práctica de laboratorio: Visualizando la tokenización y las respuestas del modelo mediante prompts de ejemplo

Módulo 3: Comenzando con Gemini

  • Configuración del entorno de desarrollo
  • Trabajando con la API y el SDK de Gemini
  • Autenticación, tokens y claves de API
  • Laboratorio práctico: Ejecutando tu primer prompt en Gemini utilizando Python

Módulo 4: Trabajando con modelos Gemini

  • Explorando diferentes tipos de modelos Gemini y sus capacidades
  • Seleccionar los modelos apropiados para tareas de lenguaje, imagen o multimodales
  • Inicializar y probar modelos generativos
  • Ejercicio práctico: Comparando las salidas de modelos de texto a texto e imagen a texto

Módulo 5: Aplicaciones prácticas y casos de uso

  • Integrar Gemini AI en aplicaciones de chat y preguntas y respuestas
  • Desarrollar herramientas de búsqueda semántica y resumen
  • Uso ético de la IA y consideraciones sobre sesgo
  • Proyecto grupal: Construir un "Asistente de investigación inteligente" usando NotebookLM y Gemini

Módulo 6: Características 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: Personalizando las respuestas del modelo usando parámetros y control de temperatura

Módulo 7: Proyectos reales y colaboración

  • Planificación colaborativa de proyectos y configuración de flujos de trabajo
  • Integrar Gemini AI con otras herramientas de Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Proyecto en equipo: Diseñar e implementar una pequeña aplicación de IA (por ejemplo, resumidor de contenido, chatbot o generador de ideas)
  • Revisión por pares y discusión de los resultados del proyecto

Módulo 8: Evaluación y direcciones futuras

  • Resolución de problemas comunes en proyectos Gemini
  • Explorando el hoja de ruta de la API de Gemini y las próximas características
  • Mejores prácticas para gobernanza y escalabilidad de IA
  • Actividad final: 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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas