Miembro desde 2026
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales
Earned sep 4, 2026 EDT
IA generativa: más allá del chatbot
Earned jul 29, 2026 EDT
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise
Earned jul 29, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK)
Earned may 27, 2026 EDT
IA generativa: descubre los conceptos fundamentales es el segundo curso de la ruta de aprendizaje de Gen AI Leader. En este curso, descubrirás los conceptos fundamentales de la IA generativa explorando las diferencias entre esta, el AA y la IA, y comprendiendo cómo los diferentes tipos de datos permiten abordar desafíos empresariales con la IA generativa. También conocerás las estrategias de Google Cloud para abordar las limitaciones de los modelos de base y los desafíos clave para desarrollar e implementar la IA de forma responsable y segura.
IA generativa: más allá del chatbot es el primer curso de la ruta de aprendizaje de Gen AI Leader y no tiene requisitos previos. El objetivo de este curso es profundizar los conocimientos básicos sobre chatbots para explorar el verdadero potencial de la IA generativa para tu organización. Explorarás conceptos como los modelos de base y la ingeniería de instrucciones, que son fundamentales para aprovechar el poder de la IA generativa. Este curso también te sirve como guía para las consideraciones importantes que debes tener cuando desarrollas una estrategia de IA generativa exitosa para tu organización.
Crea tu primera aplicación de Gemini Enterprise. Conecta diversas fuentes de datos a tu aplicación para crear un motor de búsqueda y análisis potente y unificado. Domina funciones avanzadas, como los agentes de Deep Research, la ideación con múltiples agentes y NotebookLM para análisis enfocados.
Completa la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) completando este curso y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: formular problemas de investigación de modelos de lenguaje del mundo real, crear un tokenizador simple, preparar un conjunto de datos para entrenar un modelo de lenguaje transformador y ejecutar el bucle de entrenamiento de un modelo de lenguaje pequeño.