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Formación Formación Gemini y Python

Crea herramientas potentes con las API Multimodal de Gemini

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Inteligencia Artificial

Formación Inteligencia Artificial

  • 25h

    Para conclusión

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Formación Gemini: crea aplicaciones con un LLM multimodal

Explora la** API de Gemini**, la inteligencia artificial generativa de Google, e intégrala en proyectos con Python. Incluso si estás comenzando en el área de la computación, aprenderás desde el análisis de texto con IA hasta la creación de un chatbot personalizado, explorando funcionalidades como la evaluación de sentimientos, la definición de personas, la integración de contexto y el análisis de imágenes, ¡todo con una guía paso a paso!

¿Por qué estudiar esta formación?

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Profesores especializados en Inteligencia Artificial

De quién aprenderás

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.

Paso a paso

  1. 1 Conectando una aplicación en Python con la API de Gemini

    En este paso, aprenderemos a conectar una aplicación de Python a la API de Gemini para integrar funcionalidades de generación y análisis de texto. Comenzaremos explorando el proceso de autenticación y configuración de la API, seguido de la implementación de llamadas a endpoints específicos para crear e interpretar contenido textual. Utilizando el AI Studio de Gemini, también experimentaremos con enfoques multimodales, explorando funcionalidades avanzadas para el análisis de imágenes y audio.

  2. 2 Creando un chatbot con Python y Gemini

    En este paso, desarrollaremos un chatbot dinámico utilizando Python y la API de Gemini, diseñado para responder a los usuarios basándose en la definición de personas, permitiendo una interacción personalizada. También usaremos la API de Gemini para evaluar el sentimiento de los mensajes e incorporar contexto a partir de documentos externos. Además, exploraremos la integración de un enfoque de análisis de imágenes, considerándolas en las respuestas que devolvemos. Usaremos Flask para implementar estas funcionalidades, ofreciendo una interacción con el chatbot en formato de aplicación web.

  3. 3 Utilizando la API de LangChain para orquestar soluciones con Gemini

    En este paso, aprenderás a utilizar la API de LangChain para crear flujos integrados e inteligentes con Gemini. Vamos a explorar cómo orquestar diferentes LLMs, como Gemini y Sabia, para responder a preguntas complejas, analizar datos multimodales (incluyendo imágenes) y estructurar salidas en formatos variados, como JSON. Trabajaremos con herramientas específicas, desarrollando agentes capaces de interpretar entradas complejas y tomar decisiones automatizadas. Además, abordaremos la personalización de prompts y la flexibilidad en el uso de diferentes modelos, maximizando el potencial de las herramientas de IA y aumentando tu productividad en tareas de desarrollo y automatización.

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