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Gemini y Java: Integre su aplicación con IA
Es parte de los cursos de IA para Programación en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Desarrolle una aplicación Java integrada con la API de Gemini
- Utilice bibliotecas Java que simplifican la conexión con Gemini
- Aprenda buenas prácticas de ingeniería de prompts para mejorar la interacción con la IA
- Conozca las diferencias entre los modelos disponibles en Gemini y elija el más adecuado para su proyecto
- Gestione los costos asociados al uso de tokens en la API
- Implemente la contabilidad de tokens para estimar gastos de manera precisa
- Maneje errores y aplique buenas prácticas al trabajar con APIs externas
Público Objetivo
Personas que ya programan en Java y desean aprender a desarrollar aplicaciones integradas con la API de Gemini.
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Última actualización
12/29/2025
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
45
Actividades
178
Minutos de video
18
Alumnos en este curso
0
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Recursos de la API
- Presentación
- Creación y configuración de la cuenta
- Chat Completion
- Probando otros parámetros
- Para saber más: Parámetros de Gemini
- Para saber mas: Tiers de cuenta
- Mejorando las respuestas
- Haz como yo hice: Creando tu cuenta y explorando Google AI Studio
- ¿Qué aprendimos?
2. Integración con Java
- Preparando el ambiente
- Creando un proyecto con Java
- Integración con la API
- Llave de la API
- Para saber más
- Protegiendo la clave de API
- Haz como yo hice: integrando con la API a través de una aplicación Java
- ¿Qué aprendimos?
3. Prompt engineering y template
- Proyecto de la clase anterior
- Documentación parámetros y códigos
- Prompt Engineering
- Prompt template
- Perfeccionando prompts para categorización dinámica
- Hazlo como yo lo hice: mejorando los prompts
- ¿Qué aprendimos?
4. Costos, modelos y tokens
- Proyecto de la clase anterior
- Identificación de perfiles
- Qué es un token
- Contador de tokens
- Preparando el ambiente
- Selección dinámica del modelo
- Estratégia para contar tokens
- Haz como yo hice: conteo de tokens en la aplicación
- ¿Qué aprendimos?
5. Batch y tratamiento de errores
- Proyecto de la clase anterior
- Preparando o ambiente
- Análisis de sentimientos
- Llamada en lote
- Tratamiento de errores
- Para saber más: códigos de errores
- Controlando la tasa de solicitudes
- Conclusión
- Optimizando costos en el uso de Gemini
- Haz como yo hice: tratando errores en el código
- Proyecto final del curso
- ¿Qué aprendimos?
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