Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение
- Сертификацията Generative AI Leader: стойност и целева група
- Формат на изпита, домейни и тегления, както и как да се подготвим
Основи на Gen AI (~30%)
- Основни концепции и случаи на употреба за gen AI (AI, ML, LLM-и, фундаментални модели, мултимодални и дифузионни модели, промпт инженеринг)
- Подходи към машинното обучение (научаемо с учител, без учител, чрез подкрепа) и цикълът на живот на ML
- Критерии за избор на фундаментални модели (модалност, прозорец на контекст, цена, производителност, персонализация)
- Типове данни и качество на данните в gen AI (структурирани срещу неструктурирани, маркирани срещу немаркирани)
- Нивата на пейзажа на gen AI и фундаменталните модели на Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)
Решенията за Gen AI на Google Cloud (~35%)
- Предимствата на gen AI на Google Cloud и инфраструктурата, оптимизирана за AI (TPUs, GPU-та, суперкомпютър)
- Предварително изградени решения: Gemini app и Gemini Advanced, Gemini за Google Workspace, Gemini Enterprise
- Оптимизиране на клиентския опит: Customer Engagement Suite (Разговорни агенти, Agent Assist, Conversational Insights)
- Подобряване за разработчици: Vertex AI / Agent Platform, Model Garden и RAG решения
- Инструментарий за gen AI агенти (разширения, функции, хранилища за данни) и съответните услуги на Google Cloud
Техники за подобряване на резултатите от моделите Gen AI (~20%)
- Преодоляване на ограниченията на фундаменталните модели (отсечка на знания, предубеждение, халюцинации, крайни случаи)
- Техники за промпт инженеринг (zero-shot, one-shot, few-shot, роля, верига от промптове, верига на мисълта, ReAct)
- Grounding и Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Параметри за изваждане за контрол на резултатите (температура, top-p, брой токени, настройки за безопасност)
Бизнес стратегии за успешни gen AI решения (~15%)
- Стъпки за внедряване и методология за избор на решения
- Сигурен AI и рамката за сигурен AI на Google (SAIF)
- Отговорен AI: поверителност, предубеждение и справедливост, отговорност и обяснимост
Подготовка за изпита
- Пробни въпроси и обзор по домейни
- Пълен пробен изпит и анализ на отговорите
- План за изучаване и стратегия за деня на изпита
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
Изисквания
- Не са необходими технически изисквания
- Общата запознатост с бизнес технологиите е полезна
Целева група
- Лидери, мениджъри и лица, вземащи решения
- Бизнес професионалисти във всякаква роля, които прилагат генеративен AI
- Всеки, който се подготвя за сертификацията Google Cloud Generative AI Leader
14 Часа
Отзиви от участници (1)
Поток, атмосфера и тема на презентацията
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Курс - Google Gemini AI for Data Analysis
Машинен превод
