Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
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
Opinie uczestników (1)
Przepływ, energia i tematyka prezentacji
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Szkolenie - Google Gemini AI for Data Analysis
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję