Medios generativos con Vertex AI: Imagenes, video, audio y música

Esta formación dirigida por un instructor en Guatemala cubre el ajuste fino avanzado y la gestión de prompts en Vertex AI, ayudando a profesionales de nivel intermedio y avanzado a optimizar los modelos Gemini, implementar flujos de trabajo de evaluación rigurosos y desplegar soluciones fiables de IA generativa para entornos empresariales del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores intermedios, científicos de datos y profesionales tecnológicos que deseen aprovechar Google Vertex AI para crear e implementar modelos de IA personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades y características de Google Vertex AI.
• Configurar y preparar el entorno de Google Vertex AI.
• Desarrollar y entrenar modelos de IA personalizados utilizando Vertex AI.
• Implementar y gestionar modelos de IA en la Plataforma de Nube de Google.
• Utilizar las herramientas de Vertex AI para monitorear y optimizar el rendimiento del modelo.
• Implementar las mejores prácticas para el desarrollo e implementación de modelos de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, intermedio o avanzado, ingenieros de nube y equipos técnicos de producto que desean utilizar las herramientas de IA generativa de Google Cloud para construir y evaluar aplicaciones de IA prácticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: comprender los servicios de IA generativa de Google Cloud, crear prompts y flujos de trabajo, construir aplicaciones sencillas con Vertex AI y aplicar prácticas de IA responsable.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está orientada a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel básico, intermedio y avanzado que desean utilizar Google Cloud para construir agentes de IA que puedan automatizar tareas, usar herramientas y trabajar con datos de negocio.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de agentes de IA, construir agentes con Vertex AI, conectar agentes con herramientas y datos externos, e implementar agentes para casos de uso empresarial.

Esta capacitación en vivo en Guatemala ayuda a los profesionales a diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de LLM multimodales en Vertex AI. Cubre modelos de Gemini, razonamiento de contexto largo y pipelines que integran datos de texto, audio e imagen. Los laboratorios prácticos aseguran una preparación práctica y para el mundo real.

Esta formación en Vertex AI, dirigida por un instructor en Guatemala, abarca los fundamentos del aprendizaje automático, el NLP y el despliegue de modelos en Google Cloud. Los participantes adquirirán experiencia práctica en la configuración de entornos, el entrenamiento y la supervisión de modelos, desarrollando habilidades prácticas para flujos de trabajo de ML en entornos reales.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Guatemala cubre el diseño de agentes fundamentados utilizando Vertex AI Agent Builder y RAG. Aprenda a implementar tuberías, integrar datos empresariales de forma segura y evaluar el comportamiento de los agentes. Ideal para profesionales de nivel intermedio que construyen soluciones inteligentes.

Esta capacitación dirigida por un instructor en Guatemala capacita a los desarrolladores para incorporar modelos de Gemini en aplicaciones móviles y web utilizando Firebase y SDKs. Aborda la configuración del entorno, la gestión de entradas multimodales y la implementación de funciones impulsadas por IA en entornos de producción siguiendo las mejores prácticas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor sobre Guatemala cubre MLOps empresarial, supervisión en vivo y estrategias de cumplimiento normativo para Vertex AI. Los participantes adquieren habilidades prácticas en la construcción de pipelines, el anclaje de modelos de IA generativa y la aplicación de controles de residencia de datos para garantizar la excelencia operativa.