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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

Gemini y Java: Integre su aplicación con IA

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

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45

Actividades

178

Minutos de video

10

Alumnos en este curso

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 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. 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. 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. 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. 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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