Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Certyfikat Generative AI Leader: wartość i grupa docelowa
  • Format egzaminu, dziedziny i wagi oraz sposoby przygotowania się do niego

Podstawy gen AI (~30%)

  • Kluczowe pojęcia gen AI i przypadki użycia (AI, ML, LLMs, modele bazowe, modele wielomodalne i dyfuzyjne, inżynieria promptów)
  • Stosunki uczenia maszynowego (nadzorowane, nienadzorowane, wzmacniane) oraz cykl życia ML
  • Kryteria wyboru modelu bazowego (modalność, okno kontekstu, koszt, wydajność, dostosowanie)
  • Typy danych i jakość danych w gen AI (strukturyzowane vs niestrukturyzowane, oznaczone vs nieoznaczone)
  • Warstwy krajobrazu gen AI i modele bazowe Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Oferowanie Gen AI Google Cloud (~35%)

  • Mocne strony gen AI Google Cloud oraz infrastruktura zoptymalizowana dla AI (TPU, GPU, komputer hiperkomputerowy)
  • Gotowe oferty: aplikacja Gemini i Gemini Advanced, Gemini dla Google Workspace, Gemini Enterprise
  • Doświadczenie klienta: Zestaw interakcji z klientem (Konwersacyjni Agenci, Agent Assist, Insighty Konwersacyjne)
  • Rozwój deweloperów: Vertex AI / Platforma Agentów, Ogród Modeli oraz oferty RAG
  • Narzędzia dla agentów gen AI (rozszerzenia, funkcje, magazyny danych) i odpowiednie usługi Google Cloud

Techniki poprawiające wyjście modelu Gen AI (~20%)

  • Przezwyciężanie ograniczeń modeli bazowych (cutoff wiedzy, bias, halucynacje, przypadki skrajne)
  • Techniki inżynierii promptów (zero-shot, one-shot, few-shot, rola, łańcuch promptów, łańcuch myślenia, ReAct)
  • Grounding i Generacja Wzmocniona Retriewejem (RAG)
  • Parametry próbkowania do kontrolowania wyjścia (temperatura, top-p, liczba tokenów, ustawienia bezpieczeństwa)

Strategie biznesowe dla pomyślnych rozwiązań Gen AI (~15%)

  • Kroki implementacji i metodologia wyboru rozwiązania
  • Bezpieczna AI i Bezpieczny Ramowy Framework AI Google (SAIF)
  • Odpowiedzialna AI: prywatność, bias i sprawiedliwość, odpowiedzialność, wyjaśnialność

Przygotowanie do egzaminu

  • Przykładowe pytania i przegląd działy po dziale
  • Pominięty egzamin próbny i analiza odpowiedzi
  • Plan nauki oraz strategia na dzień egzaminu

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

Wymagania wstępne

  • Nie są wymagane żadne wymowania techniczne
  • Ogólna znajomość technologii biznesowych jest przydatna

Grupa docelowa

  • Liderzy, menedżerowie i decydenci
  • Profesjonaliści biznesowi w dowolnej roli, którzy wprowadzają generatywną AI
  • Każdy przygotowujący się do certyfikacji Google Cloud Generative AI Leader
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie