Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Certificarea Generative AI Leader: valoare și audiență
- Formatul examenului, domeniile și ponderările, și cum să te pregătești
Fundamentele Gen AI (~30%)
- Concepte de bază gen AI și cazuri de utilizare (AI, ML, LLMs, modele de bază, modele multimodale și de difuzie, prompt engineering)
- Abordări de învățare automată (supervizată, nesupervizată, prin întărire) și ciclul de viață al ML
- Criterii de selectare a modelelor de bază (modalitate, fereastră de context, cost, performanță, personalizare)
- Tipuri de date și calitatea datelor în gen AI (structurate vs. neestructurate, etichetate vs. neetichetate)
- Straturile peisajului gen AI și modelele de bază Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)
Oferirile Gen AI ale Google Cloud (~35%)
- Punctele forte gen AI ale Google Cloud și infrastructura optimizată pentru AI (TPUs, GPUs, hypercomputer)
- Oferiri pre-construite: aplicația Gemini și Gemini Advanced, Gemini pentru Google Workspace, Gemini Enterprise
- Experiența clientului: Customer Engagement Suite (Agenți Conversaționali, Asistență Agenți, Învățăminte Conversaționale)
- Împuternicirea dezvoltatorilor: Platforma Vertex AI / Agenți, Model Garden și oferirile RAG
- Instrumente pentru agenți gen AI (extensii, funcții, stocări de date) și servicii relevante Google Cloud
Tehnici pentru îmbunătățirea output-ului modelului Gen AI (~20%)
- Depășirea limitărilor modelelor de bază (cutoff-ul cunoștințelor, bias-ul, halucinațiile, cazurile margine)
- Tehnici de prompt engineering (zero-shot, one-shot, few-shot, rol, lanț de prompturi, lanț de gândire, ReAct)
- Grounding și Generare Îmbogățită prin Recuperare (RAG)
- Parametrii de eșantionare pentru controlul output-ului (temperatura, top-p, numărul de token-uri, setările de siguranță)
Strategii de afaceri pentru soluții Gen AI reușite (~15%)
- Pașii de implementare și metodologia de selectare a soluției
- Securitatea AI și Framework-ul Secure AI al Google (SAIF)
- Inteligența artificială responsabilă: confidențialitate, bias și echitate, responsabilitate și explicație
Pregătirea pentru examen
- Întrebări de exemplu și revizuire domeniu cu domeniu
- Examen simulat complet și analiză a răspunsurilor
- Plan de studiere și strategii pentru ziua examenului
Sumar și pași următori
Cerințe
Precondiții
- Nu sunt necesare precondiții tehnice
- O familiaritate generală cu tehnologia afacerilor este de ajutor
Audiența țintă
- Lideri, manageri și factori de decizie
- Profesioniști din domeniul afacerilor în orice rol care adoptă inteligență artificială generativă
- Oricine se pregătește pentru certificarea Google Cloud Generative AI Leader
14 Ore
Mărturii (1)
Flow, atmosferă și tematică a prezentării
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curs - Google Gemini AI for Data Analysis
Tradus de catre o masina