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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
Testimonios (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática