Formación Gen AI registrada

DESCRIPCIÓN DE LA CLASE DE PRACTICANTE REGISTRADO DE GEN AI

La IA generativa está transformando el modo en que las organizaciones innovan y operan. El sitio Profesional registrado de IA Gen (RGAP) es una experiencia de inmersión de un día diseñada para profesionales dispuestos a aprovechar la IA para acelerar la productividad, impulsar la innovación y liderar de forma responsable en un mundo impulsado por la IA.

Los participantes adquirirán los conocimientos necesarios para diseñar y desplegar GPT personalizadas, dominar la ingeniería de avisos, integrar la IA en los flujos de trabajo e identificar y gestionar los riesgos relacionados con la IA. Aprenderán a evaluar y aplicar las últimas herramientas de GenAI, como ChatGPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, Perplexity y agentes de IA personalizados, para resolver retos empresariales prácticos. 

El curso también proporciona una base sobre el uso ético y responsable de la IA, la comparación de modelos y las tecnologías emergentes, de modo que estará preparado para dirigir experimentos impactantes de IA e impulsar la adopción en sus equipos.

Al final del día, estará equipado para diseñar e implementar soluciones GenAI, guiar a su equipo a través de experimentos impulsados por IA y tomar decisiones informadas sobre la adopción de IA en su organización. Existen sin requisitos previos.

• Explicar los conceptos básicos de la IA Generativa y los grandes modelos lingüísticos (LLM), incluido cómo funcionan herramientas como GPT, Claude y Gemini y dónde se aplican.
• Aplicar tácticas básicas de ingeniería rápida para generar resultados fiables y de alta calidad en múltiples plataformas.
• Diseñar e implantar GPT personalizadas para agilizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad.
• Comparar las principales plataformas de IA -como OpenAI, Claude, Gemini, Perplexity, LLaMA de Meta- y entender cómo seleccionar la herramienta adecuada para la tarea.
• Identificar el papel de la Generación Mejorada por Recuperación (RAG) en la producción de resultados de IA más conscientes del contexto y cómo influye en las aplicaciones de IA.
• Explorar el concepto de agentes de IAen qué se diferencian de los asistentes y evaluar sus posibles aplicaciones empresariales.
• Dirigir experimentos basados en IA dentro de sus equipos para fomentar la adopción, la innovación y las prácticas responsables de la IA.