Intrati in legatura

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite