Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere

  • Certificarea Generative AI Leader: valoare și public țintă
  • Formatul examenului, domeniile, ponderile și cum să vă pregătiți

Fundamentele Gen AI (~30%)

  • Concepte cheie gen AI și cazuri de utilizare (AI, ML, LLM-uri, modele de bază, modele multimodale și de difuzie, ingineria prompturilor)
  • Abordări de învățare automată (supravegheată, nesupravegheată, cu recompensă) și ciclu de viață al ML
  • Criterii pentru selectarea modelului de bază (modalitate, fereastră de context, cost, performanță, personalizare)
  • Tipuri de date și calitatea datelor în gen AI (structurate vs. nestructurate, etichetate vs. neetichetate)
  • Straturile peisajului gen AI și modelele de bază Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Oferta Gen AI a Google Cloud (~35%)

  • Punctele forte gen AI ale Google Cloud și infrastructura optimizată pentru IA (TPU, GPU, hipercomputer)
  • Oferte predefinite: aplicația Gemini și Gemini Advanced, Gemini pentru Google Workspace, Gemini Enterprise
  • Experiența clientului: Suite de Angajament cu Clienții (Agenți Conversaționali, Asistență pentru Agenți, Perspective Conversaționale)
  • Facilitarea dezvoltatorilor: Platforma Vertex AI / Agenți, Model Garden și oferte RAG
  • Instrumente pentru agenți gen AI (extensii, funcții, magazine de date) și servicii relevante Google Cloud

Tehnici pentru îmbunătățirea rezultatelor modelului Gen AI (~20%)

  • Depășirea limitărilor modelelor de bază (cutoff-ul cunoștințelor, biasul, halucinațiile, cazurile marginale)
  • Tehnici de inginerie a prompturilor (zero-shot, one-shot, few-shot, rol, lanțurile de prompturi, lanțul gândirii, ReAct)
  • Ancorarea datelor și Generația Augmentată prin Recuperare (RAG)
  • Parametrii de eșantionare pentru controlul rezultatelor (temperatura, top-p, numărul de token-uri, setările de siguranță)

Strategii comerciale pentru soluții Gen AI de succes (~15%)

  • Pașii de implementare și metodologia de selecție a soluțiilor
  • Securitate IA și cadrul Secure AI Framework (SAIF) al Google
  • IA responsabilă: confidențialitate, bias și echitate, responsabilitate și explicabilitate

Pregătirea pentru examen

  • Întrebări de probă și revizuirea pe domenii
  • Examen simulat complet și analiză a răspunsurilor
  • Plan de studiu și strategie pentru ziua examenului

Sinteză și pașii următori

Cerințe

Precondiții

  • Nu sunt necesare precondiții tehnice
  • O cunoaștere generală a tehnologiei comerciale este utilă

Public țintă

  • Lideri, manageri și factori de decizie
  • Profesionali din domeniul afacerilor din orice rol care adoptă IA generativă
  • Oricine se pregătește pentru certificarea Google Cloud Generative AI Leader
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite