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Google Cloud Training
En este curso, aprenderás sobre las aplicaciones de IA generativa y cómo puedes utilizar el diseño de instrucciones y la generación mejorada por recuperación (RAG) para crear aplicaciones potentes utilizando LLM. Aprenderás sobre una arquitectura lista para producción que puede utilizarse para aplicaciones basadas en IA generativa y crearás una app de chat basada en un LLM y RAG.
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Google AI App Builder
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Syllabus
Aplicaciones basadas en IA generativa
En este módulo, aprenderás sobre las aplicaciones basadas en IA generativa y los tipos de aplicaciones que pueden usar el poder de la IA generativa. También aprenderás sobre los modelos de base proporcionados por Google y los desafíos que se presentan cuando usas la IA generativa en tus aplicaciones.
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Aplicaciones basadas en IA generativa
En este módulo, aprenderás sobre las aplicaciones basadas en IA generativa y los tipos de aplicaciones que pueden usar el poder de la IA generativa. También aprenderás sobre los modelos de base proporcionados por Google y los desafíos que se presentan cuando usas la IA generativa en tus aplicaciones.
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Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud.
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Learners who complete Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Desarrollador de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa
Desarrollador de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa
Este rol es todo sobre construir aplicaciones que aprovechen el poder de la IA generativa. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" es excepcionalmente bien-suited para un Desarrollador de Aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa, proporcionando una base sólida en el diseño de experiencias de usuario innovadoras. Los módulos abordan modelos base, desafíos de la IA generativa, e incluyen experiencia práctica con ingeniería de prompts y Generación Mejorada por Recuperación (RAG). La creación de una aplicación de chat basada en LLMs y RAG en Google Cloud replica directamente las tareas esenciales, preparando a los estudiantes para desarrollar soluciones potentes y atractivas.
Ingeniero de Prompts
Ingeniero de Prompts
Un Ingeniero de Prompts se especializa en crear y optimizar las "instrucciones" o prompts que guían a los modelos de lenguaje grandes (LLM) para generar respuestas precisas y útiles. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" dedica un módulo completo a las instrucciones de IA generativa, enseñando cómo diseñarlas para mejorar los resultados. Esta capacitación es central para el rol de Ingeniero de Prompts, ya que la capacidad de formular solicitudes efectivas es clave para desbloquear el potencial de la IA generativa. Adicionalmente, la experiencia con Vertex AI Studio para diseñar instrucciones y generar conversaciones ofrece una práctica invaluable en un entorno de producción real.
Ingeniero de Google Cloud con Especialización en Inteligencia Artificial
Ingeniero de Google Cloud con Especialización en Inteligencia Artificial
Como Ingeniero de Google Cloud con Especialización en Inteligencia Artificial, serás responsable de diseñar, implementar y gestionar soluciones de nube que incorporen capacidades avanzadas de IA. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" es idóneo para este camino, ya que se centra explícitamente en el desarrollo de aplicaciones de IA generativa dentro del ecosistema de Google Cloud. Aprenderás sobre la arquitectura de soluciones de IA generativa compatible con RAG en Google Cloud y experimentarás con Vertex AI Studio, herramientas clave para desplegar modelos. Este conocimiento te permitirá construir infraestructuras robustas y escalables para aplicaciones innovadoras, aprovechando al máximo las ofertas de IA de Google Cloud.
Ingeniero de Software centrado en Inteligencia Artificial
Ingeniero de Software centrado en Inteligencia Artificial
Como Ingeniero de Software centrado en Inteligencia Artificial, tu rol es desarrollar y desplegar software que incorpore funcionalidades de IA, a menudo construyendo sobre plataformas en la nube. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" brinda una base sólida para este perfil, ya que te enseña a construir aplicaciones potentes utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM) y técnicas como la generación mejorada por recuperación (RAG). La experiencia práctica en la creación de una aplicación de chat y la familiaridad con Vertex AI Studio son directamente aplicables. Este conocimiento te capacita para integrar capacidades de IA generativa en diversas aplicaciones, desde herramientas internas hasta productos para usuarios finales.
Arquitecto de Soluciones de Inteligencia Artificial
Arquitecto de Soluciones de Inteligencia Artificial
Un Arquitecto de Soluciones de Inteligencia Artificial diseña el marco y la infraestructura de sistemas complejos de IA. Este curso es de gran valor para un Arquitecto de Soluciones de Inteligencia Artificial, ya que explora una arquitectura lista para producción que puede utilizarse para aplicaciones basadas en IA generativa. Comprender los modelos base, la generación mejorada por recuperación (RAG) y los desafíos inherentes a la IA generativa, como se enseña en el curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud", es fundamental para tomar decisiones de diseño informadas. Esto permite a los arquitectos construir soluciones robustas, escalables y eficientes, integrando con éxito la IA generativa en la estrategia tecnológica de una organización.
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Un Ingeniero de Aprendizaje Automático se enfoca en diseñar, construir y desplegar sistemas de aprendizaje automático. Este curso, "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud", es altamente relevante, ya que las aplicaciones de IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) son un componente crucial del panorama actual del aprendizaje automático. Los módulos sobre modelos base, diseño de instrucciones para mejorar los resultados y la implementación de una arquitectura lista para producción son fundamentales. La experiencia práctica con Vertex AI Studio y la creación de una aplicación de chat LLM y RAG proporcionan habilidades tangibles para aplicar principios de ML en entornos de nube, esencial para este rol.
Científico de Datos de Procesamiento de Lenguaje Natural
Científico de Datos de Procesamiento de Lenguaje Natural
Un Científico de Datos de Procesamiento de Lenguaje Natural se centra en analizar, interpretar y generar texto y voz utilizando modelos avanzados. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" es muy pertinente, ya que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y la generación mejorada por recuperación (RAG) son elementos centrales del campo del procesamiento de lenguaje natural. Aprender a diseñar instrucciones para optimizar las respuestas de los modelos y a fundamentar un modelo base con fuentes de conocimiento externas a través de RAG es una habilidad práctica. Esta capacitación puede ser útil para un Científico de Datos de Procesamiento de Lenguaje Natural para desarrollar soluciones innovadoras que interactúen inteligentemente con el lenguaje.
Investigador de Inteligencia Artificial Aplicada
Investigador de Inteligencia Artificial Aplicada
Un Investigador de Inteligencia Artificial Aplicada se enfoca en llevar los avances teóricos de la IA a soluciones prácticas y funcionales. Este curso es altamente relevante para un Investigador de Inteligencia Artificial Aplicada, ya que proporciona una comprensión profunda de cómo utilizar los modelos de lenguaje grandes (LLM) y técnicas como la generación mejorada por recuperación (RAG) para crear aplicaciones potentes. Explorar una arquitectura lista para producción y experimentar con la multimodalidad de Gemini en Vertex AI Studio ofrece una base sólida. Este conocimiento es crucial para desarrollar nuevos enfoques y mejorar la implementación de sistemas de IA generativa en diversos dominios, a menudo para este rol se requiere un título avanzado.
Desarrollador de Productos de Inteligencia Artificial
Desarrollador de Productos de Inteligencia Artificial
Un Desarrollador de Productos de Inteligencia Artificial se dedica a concebir y construir productos que aprovechan la IA para resolver problemas y crear valor. Este curso, "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud", es una excelente forma de entender las capacidades y limitaciones de esta tecnología para un Desarrollador de Productos de Inteligencia Artificial. Aprenderás sobre los tipos de aplicaciones que pueden usar el poder de la IA generativa, los modelos base de Google y las arquitecturas de producción. Comprender cómo la IA generativa puede producir nuevas experiencias de usuario que eran casi imposibles antes de la invención de los LLM te permitirá idear y construir productos verdaderamente innovadores.
Consultor Técnico de Transformación Digital con Inteligencia Artificial
Consultor Técnico de Transformación Digital con Inteligencia Artificial
Un Consultor Técnico de Transformación Digital con Inteligencia Artificial asesora a organizaciones sobre cómo integrar tecnologías de inteligencia artificial para modernizar sus operaciones y servicios. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" puede ser muy útil para este rol, ya que proporciona una comprensión profunda de las aplicaciones de IA generativa y cómo implementarlas en un entorno de nube. La familiaridad con Vertex AI Studio y las arquitecturas de soluciones de IA generativa compatibles con RAG te permitirá ofrecer recomendaciones prácticas y estratégicas. Esta capacitación puede ayudar a un Consultor Técnico de Transformación Digital con Inteligencia Artificial a guiar a las empresas en la adopción efectiva de soluciones de IA generativa.
Gerente de Producto de Inteligencia Artificial
Gerente de Producto de Inteligencia Artificial
Un Gerente de Producto de Inteligencia Artificial define la visión, estrategia y hoja de ruta para productos impulsados por IA. Si bien este rol no es técnico en la creación diaria de código, el curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" puede ser muy útil para un Gerente de Producto de Inteligencia Artificial para comprender las capacidades y limitaciones técnicas. Adquirir conocimientos sobre modelos de lenguaje grandes (LLM), diseño de instrucciones, RAG y la arquitectura de aplicaciones de IA generativa permite tomar decisiones de producto más informadas. Esta comprensión técnica fomenta una mejor comunicación con los equipos de ingeniería y una visión más realista para desarrollar productos innovadores con IA.
Especialista en Innovación con Inteligencia Artificial
Especialista en Innovación con Inteligencia Artificial
Un Especialista en Innovación con Inteligencia Artificial identifica y explora nuevas formas de aplicar la tecnología de IA para crear productos o procesos innovadores. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" es altamente relevante para un Especialista en Innovación con Inteligencia Artificial, ya que enfatiza cómo las aplicaciones de IA generativa pueden producir nuevas experiencias de usuario. Al aprender sobre los tipos de aplicaciones que pueden usar esta tecnología, junto con la experiencia práctica en Vertex AI Studio, fomenta una mentalidad exploratoria. Esta capacitación puede inspirar la creación de soluciones originales y disruptivas, aprovechando las capacidades avanzadas de los modelos de lenguaje grandes y RAG en Google Cloud.
Especialista en Experiencia de Usuario de Inteligencia Artificial
Especialista en Experiencia de Usuario de Inteligencia Artificial
Un Especialista en Experiencia de Usuario de Inteligencia Artificial diseña interfaces y flujos de interacción para aplicaciones que incorporan IA. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" puede ser útil para un Especialista en Experiencia de Usuario de Inteligencia Artificial, ya que se centra en cómo las aplicaciones de IA generativa pueden producir nuevas experiencias de usuario. Al aprender sobre los desafíos de la IA generativa y la creación de una aplicación de chat basada en LLM y RAG, los diseñadores pueden comprender mejor cómo el modelo interactúa con los usuarios. Este conocimiento permite diseñar interfaces intuitivas y conversaciones atractivas, anticipando las respuestas del modelo y guiando a los usuarios de manera efectiva.
Ingeniero de Datos con Enfoque en Inteligencia Artificial
Ingeniero de Datos con Enfoque en Inteligencia Artificial
Un Ingeniero de Datos con Enfoque en Inteligencia Artificial se encarga de diseñar y construir pipelines de datos que alimentan los sistemas de IA. Aunque el curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" no se centra exclusivamente en la ingeniería de datos, puede ser útil para este rol, especialmente por su módulo sobre la generación mejorada por recuperación (RAG). RAG implica fundamentar un modelo base con fuentes de conocimiento externas, lo que requiere una comprensión de cómo se estructuran, almacenan y acceden los datos. Este conocimiento puede ayudar a un Ingeniero de Datos con Enfoque en Inteligencia Artificial a colaborar más eficazmente con los equipos de IA para asegurar la disponibilidad y calidad de los datos para aplicaciones generativas.
Ingeniero de Pruebas de Calidad de Inteligencia Artificial
Ingeniero de Pruebas de Calidad de Inteligencia Artificial
Un Ingeniero de Pruebas de Calidad de Inteligencia Artificial diseña y ejecuta pruebas para asegurar la fiabilidad y efectividad de las aplicaciones de IA. El curso "Crea apps basadas en IA generativa en Google Cloud" puede ser útil para un Ingeniero de Pruebas de Calidad de Inteligencia Artificial, ya que proporciona una visión de cómo se construyen las aplicaciones de IA generativa. Entender los desafíos que presenta el uso de la IA generativa en las aplicaciones, la importancia del diseño de instrucciones y cómo RAG mejora la exactitud de los modelos base, es conocimiento valioso para idear estrategias de prueba robustas. Permite identificar posibles puntos de fallo y asegurar que las aplicaciones generativas funcionen como se espera, ofreciendo experiencias de usuario coherentes.
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Provides a thought-provoking exploration of the future of generative AI, discussing its potential benefits and risks. It is written by Gary Marcus, a leading researcher in the field.
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Explores the potential impact of generative AI on society, discussing how it could be used to solve social problems and improve quality of life. It is written by Kai-Fu Lee, a leading researcher in the field.
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Explores the relationship between generative AI and the creative process, discussing how generative AI can be used to enhance creativity. It is written by Margaret Boden, a leading researcher in the field.
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Explores the potential impact of generative AI on the law, discussing how it could be used to automate legal processes and improve access to justice. It is written by Ryan Abbott, a leading researcher in the field.
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Provides a practical guide to using generative AI, covering the different techniques and tools available. It is written by two leading experts in the field, Josh Patterson and Adam Gibson.
Explores the potential applications of generative AI in climate change, discussing how it could be used to model climate change and develop solutions. It is written by Andrew Ng, a leading researcher in the field.
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Provides a business-oriented perspective on generative AI, discussing its potential impact on industries and how companies can use it to gain a competitive advantage. It is written by three leading experts in the field, Thomas Davenport, Rajeev Ronanki, and Nitin Mittal.
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Explores the philosophical implications of generative AI, discussing how it challenges our understanding of mind and consciousness. It is written by Daniel C. Dennett, a leading philosopher in the field.
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Explores the potential applications of generative AI in healthcare, discussing how it could be used to improve patient care and accelerate drug discovery. It is written by Eric Topol, a leading researcher in the field.
Explores the potential impact of generative AI on the economy, discussing how it could be used to create new jobs and improve productivity. It is written by two leading experts in the field, Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee.
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Explores the potential impact of LLMs on the future of AI and society. It discusses the ethical implications of LLMs and the challenges that need to be addressed.
This classic textbook covers a wide range of topics in speech and language processing, including LLMs. It provides a comprehensive overview of the field and valuable resource for anyone who wants to learn more about LLMs.
Provides a detailed overview of language models, including LLMs. It focuses on the theoretical foundations of language models and their applications in NLP.
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Provides a comprehensive overview of deep learning, including LLMs. It valuable resource for anyone who wants to learn more about the theoretical foundations of LLMs.
Is tailored for architects and engineers responsible for designing and implementing scalable and highly available applications on Google Cloud Platform. It covers best practices and patterns for cloud architecture.
Authored by Google's Kubernetes experts, this book covers the fundamentals and advanced topics of Google Kubernetes Engine, providing deep insights into container orchestration and management.
Explores Google Cloud's big data and machine learning capabilities, covering topics such as data storage, processing, and analytics, as well as model development and deployment.
Written by Google Cloud engineers, this book covers the advanced features and capabilities of GCP, providing guidance on optimizing performance, scalability, and security in cloud applications.
Delves into the core concepts and services of Google Cloud Platform, including compute, storage, networking, and containers. It offers a deep understanding of GCP's architecture and best practices.
Focusing on serverless computing, this book provides practical guidance on designing, developing, and operating serverless applications on Google Cloud Platform.
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Level
Intermediate
Via
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Institution
Google Cloud
Instructor
Google Cloud Training
Session
November 17, 2025
- January 5, 2026
Language
Español
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