Temario del curso
Módulo 1: Introducción a la IA y a Google Gemini
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
- Descripción general de Google Gemini AI y su ecosistema
- Características clave y ventajas que distinguen a Gemini frente a otros modelos de IA
- Actividad práctica: Exploración de Gemini AI mediante la demostración del Google AI Studio
Módulo 2: Comprensión de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)
- Fundamentos teóricos de los modelos de lenguaje de gran tamaño
- Arquitectura y funcionamiento interno de los modelos Gemini
- Comparativa entre Gemini, GPT y otros modelos destacados del sector
- Laboratorio práctico: Visualización de la segmentación en tokens y respuestas generadas mediante ejemplos concretos de entrada
Módulo 3: Primeros pasos con Gemini
- Configuración del entorno de desarrollo necesario
- Trabajo con la API y el SDK de Gemini
- Mecanismos de autenticación, gestión de tokens y claves API
- Laboratorio práctico: Ejecución del primer comando de consulta a Gemini mediante Python
Módulo 4: Trabajo con los modelos Gemini
- Conocimiento detallado sobre distintas variantes de modelos Gemini y sus capacidades específicas
- Selección del modelo más adecuado para tareas textuales, gráficas o multimodales
- Inicialización y pruebas preliminares de los modelos generativos ofrecidos
- Ejercicio práctico: Análisis comparativo entre resultados obtenidos mediante modelos de texto a texto o imágenes a texto
Módulo 5: Aplicaciones y casos de uso reales
- Integración eficaz de Gemini AI en aplicaciones conversacionales o de respuesta a preguntas
- Diseño de herramientas destinadas a búsquedas semánticas y la elaboración automática de resúmenes
- Aspectos éticos, responsabilidad algorítmica y prevención de sesgos en el uso de IA
- Proyecto grupal: Desarrollo conjunto de un “Asistente inteligente para la investigación” apoyándose en NotebookLM y Gemini
Módulo 6: Características avanzadas y posibilidades de personalización
- Optimización de instrucciones textuales y manejo sofisticado del contexto informativo
- Aplicación de Gemini para la generación automática de código e identificación de errores programáticos
- Procesos para realizar el ajuste fino de los modelos empleando Google Cloud Vertex AI
- Actividad práctica: Modificación de respuestas generadas mediante parámetros técnicos y ajustes del nivel de creatividad (temperatura)
Módulo 7: Proyectos prácticos y colaboración colectiva
- Planificación conjunta del proyecto grupal y establecimiento de flujos de trabajo efectivos
- Integración de Gemini AI con otros servicios ofrecidos por Google (Drive, Docs o Sheets)
- Trabajo en equipo: Diseño e implementación de una pequeña aplicación basada en IA (como un resumidor de contenido, chatbot o generador de ideas creativas)
- Evaluación y discusión sobre los resultados obtenidos por cada grupo.
Módulo 8: Evaluación del proceso formativo y perspectivas futuras
- Resolución de dificultades típicas que surgen durante la creación de proyectos con Gemini.
- Seguimiento constante sobre el desarrollo de nuevas funcionalidades previstas para la API de Gemini.
- Guías fundamentales sobre gobernanza algorítmica y escalabilidad eficiente en contextos empresariales.
- Actividad final: Reflexión personal acerca de las enseñanzas aprendidas, beneficios operativos inmediatos y futuras oportunidades laborales asociadas al uso de IA.
Conclusión y próximos pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos de Inteligencia Artificial
- Experiencia previa con APIs y servicios en la nube
- Capacidad para programar en Python
Público objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Aficionados a la IA
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Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
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