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 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
