Curso intensivo generativo de IA de 5 días con Google
Bienvenido al curso intensivo de IA generativo integral de 5 días por Google. Este curso está diseñado para equipar a los participantes con habilidades prácticas en el uso de las herramientas y API generativas de IA generativas de vanguardia de Google para construir aplicaciones de IA avanzadas.
Tabla de contenido
- Requisitos previos
- Requisitos técnicos
- Día 1 - Ingeniería rápida
- Día 2: incrustaciones y tiendas vectoriales/bases de datos
- Día 3 - Agentes
- Día 4 - LLMS específicos del dominio
- Día 5 - MLOPS para IA generativa
- Contenido de bonificación: características de API adicionales
Requisitos previos
- Cuenta de Kaggle : asegúrese de que su cuenta esté verificada por teléfono.
- Clave de la API de Google : obtenga de Google AI Studio.
- Conocimiento básico de Python : la familiaridad con la programación de Python es esencial.
- Conectividad a Internet : requerida para el acceso a la API y los ejercicios prácticos.
Requisitos técnicos
- Versión de Python : Python 3.10 o posterior.
- Bibliotecas : instale lo siguiente a través de PIP:
-
google-generativeai>=0.8.3 -
tensorflow -
keras -
langgraph
- Entorno : use un cuaderno de Kaggle o su IDE Python preferido.
Esquema del curso
Día 1 - Ingeniería rápida
Domine la API de Géminis y las técnicas avanzadas de incitación para mejorar las interacciones LLM.
Temas clave :
- Introducción a la configuración de la API de Géminis en Kaggle.
- Métodos de solicitud:
- Cero-shot, pocos disparos y cadena de pensamiento (cot).
- Marcos avanzados como React.
- Parámetros: temperatura, top-k, top-p y control de salida.
- Capacidades relacionadas con el código:
- Generación de código, ejecución y explicación.
- Herramientas prácticas: TextFX, SQL Talk.
Resultado : aprovechar las técnicas de incitación y la API de Géminis de manera efectiva para varias tareas.
Día 2: incrustaciones y tiendas vectoriales/bases de datos
Profundizar en la generación de incrustaciones y recuperación de la generación (trapo) .
Temas clave :
- Tipos de incrustaciones: texto, imagen y multimodal.
- Representación semántica y análisis de espacio vectorial.
- Clasificación utilizando keras.
- Similidad puntuación y optimización de la búsqueda de vectores.
- Rag para preguntas y respuestas basadas en documentos.
Resultado : arneses incrustaciones y trapo para construir soluciones de IA con contexto.
Día 3 - Agentes
Aprenda a construir agentes inteligentes e implementar llamadas de funciones utilizando la API de Gemini.
Temas clave :
- Arquitecturas cognitivas e integración de herramientas.
- Aplicaciones con estado con Langgraph :
- Ejemplo: Baristabot para pedidos de café.
- Frameworks: React y otras técnicas de toma de decisiones.
- Función práctica que requiere la integración del sistema AI.
Resultado : Diseñar e implementar agentes autónomos capaces de interacciones del mundo real.
Día 4 - LLMS específicos del dominio
Especializar LLM para aplicaciones específicas a través de la conexión a tierra y el ajuste fino .
Temas clave :
- Conectando LLM a fuentes verificables:
- Ingilia de consulta estática y dinámica.
- Modelos de ajuste fino:
- Ejemplo: clasificación del conjunto de datos de 20 grupos de noticias.
- Evaluación del rendimiento, ajuste de los parámetros y gestión del token.
Resultado : Crear soluciones de IA específicas de dominio adaptadas a campos especializados.
Día 5 - MLOPS para IA generativa
Operacionalice sus soluciones Genai con las mejores prácticas de MLOPS .
Temas clave :
- Implementación usando Vertex AI:
- Evaluación continua, monitoreo del modelo y gobernanza.
- Genai Starter Pack:
- Fastapi Server, Playground Interactive UI, CI/CD con Terraform.
- Patrones de implementación de trapo y marcos de observabilidad:
- Seguimiento de las interacciones de los usuarios en BigQuery y visualizando con Looker Studio.
Resultado : Cree aplicaciones Genai listas para la producción con confiabilidad de grado empresarial.
Contenido de bonificación: características de API adicionales para probar
Explore las capacidades extendidas de la API de Géminis .
Temas clave :
- Interacciones multimodales: texto, imágenes, audio y video.
- API de archivo: manejo de archivos grandes (hasta 2 m tokens).
- Contexto almacenado en caché de consultas repetitivas, reduciendo los costos y mejorando la eficiencia.
- Capacidades de transmisión para respuestas en tiempo real.
Resultado : obtenga un dominio avanzado en el aprovechamiento de la API de Géminis para soluciones de IA multimodales complejas.
Empezar
Para comenzar el curso, asegúrese de cumplir con todos los requisitos previos y configurar su entorno de acuerdo con los requisitos técnicos.
¡Feliz aprendizaje!
