Introducción a Gemini 2.0 Flash en Google Cloud con Vertex AI

Resumen

Únete a nosotros para explorar el mundo de Gemini 2.0 Flash en la plataforma Google Cloud, utilizando Vertex AI como tu guía. Esta experiencia de aprendizaje integral ofrecerá interacción práctica con la API y el SDK de Google Gen AI, permitiéndote dominar habilidades esenciales en generación de texto y procesamiento multimodal.

Descubre el poder de características avanzadas, incluyendo llamadas de funciones, transmisión bidireccional y técnicas innovadoras de generación de imágenes. Perfecto para aquellos que buscan mejorar su experiencia en los dominios de inteligencia artificial y ciencias de la computación.

Programa de estudio

• Descripción general de Gemini 2.0 Flash -- Introducción a Gemini 2.0 Flash -- Características y capacidades clave -- Integración con Google Cloud y Vertex AI
• Configuración del entorno -- Crear una cuenta de Google Cloud -- Configuración de Vertex AI -- Instalación y configuración del SDK de Google Gen AI
• Trabajo con la API de Gemini 2.0 Flash -- Autenticación con la API -- Comprender los puntos finales y la documentación de la API -- Realizar tu primera llamada a la API
• Técnicas de generación de texto -- Conceptos básicos de la generación de texto con Gemini 2.0 -- Estrategias avanzadas de generación de texto -- Casos de uso y aplicaciones
• Procesamiento multimodal -- Introducción a las entradas multimodales -- Combinación de datos de texto e imagen -- Ejemplos prácticos de procesamiento multimodal
• Llamada de funciones -- Definición y uso de funciones personalizadas -- Integración de llamadas de funciones en los flujos de trabajo -- Manejo de errores y optimización
• Características avanzadas -- Implementación de transmisión bidireccional -- Estrategias para la transmisión de datos eficiente -- Estudios de caso y ejemplos del mundo real
• Generación de imágenes en Vertex AI -- Descripción general de las capacidades de generación de imágenes -- Proceso paso a paso de generación de imágenes -- Optimización para el rendimiento y la calidad
• Proyectos prácticos -- Construcción de una aplicación de generación de texto -- Creación de un pipeline de contenido multimodal -- Desarrollo de una herramienta personalizada impulsada por IA
• Mejores prácticas y optimización del rendimiento -- Garantizar escalabilidad y fiabilidad -- Gestión de costos en Google Cloud -- Consideraciones de seguridad
• Conclusión del curso -- Resumen de conceptos clave -- Recursos adicionales para aprendizaje continuo -- Presentación del proyecto final y retroalimentación

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Asignaturas

Ciencias de la Computación