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Plan du cours

Introduction

  • La certification Generative AI Leader : valeur et public
  • Format de l'examen, domaines et pondérations, et comment se préparer

Fondamentaux de l'IA générative (~30 %)

  • Concepts clés de l'IA générative et cas d'utilisation (IA, apprentissage automatique, LLM, modèles de base, modèles multimodaux et de diffusion, ingénierie des invites)
  • Approches d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, renforcement) et cycle de vie du ML
  • Critères de sélection des modèles de base (modalité, fenêtre de contexte, coût, performance, personnalisation)
  • Types de données et qualité des données en IA générative (structuré vs non structuré, étiqueté vs non étiqueté)
  • Couches du paysage de l'IA générative et modèles de base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Offres d'IA générative de Google Cloud (~35 %)

  • Points forts de l'IA générative de Google Cloud et infrastructure optimisée pour l'IA (TPU, GPU, hyperordinateur)
  • Offres préconstruites : application Gemini et Gemini Advanced, Gemini pour Google Workspace, Gemini Entreprise
  • Expérience client : Suite d'engagement client (Agents conversationnels, Assistance d'agent, Insights conversationnels)
  • Pour les développeurs : Plateforme Vertex AI / Agent, Jardin de modèles et offres RAG
  • Outils d'agents IA générative (extensions, fonctions, dépôts de données) et services Google Cloud pertinents

Techniques pour améliorer la sortie des modèles IA générative (~20 %)

  • Dépasser les limites des modèles de base (date limite de connaissances, biais, hallucinations, cas limites)
  • Techniques d'ingénierie des invites (sans exemple, avec un exemple, avec quelques exemples, rôle, chaînage d'invites, pensée étape par étape, ReAct)
  • Ancrage et Génération augmentée par récupération (RAG)
  • Paramètres d'échantillonnage pour contrôler la sortie (température, top-p, nombre de jetons, paramètres de sécurité)

Stratégies commerciales pour des solutions d'IA générative réussies (~15 %)

  • Étapes de mise en oeuvre et méthodologie de sélection des solutions
  • IA sécurisée et cadre d'IA sécurisée de Google (SAIF)
  • IA responsable : confidentialité, équité des biais, responsabilisation et explicabilité

Préparation à l'examen

  • Questions d'exemple et examen domaine par domaine
  • Examen blanc complet et analyse des réponses
  • Plan d'études et stratégie du jour de l'examen

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

Prérequis

  • Aucun prérequis technique n'est requis
  • Une connaissance générale des technologies commerciales est utile

Audience visée

  • Dirigeants, gestionnaires et dìideurs
  • Professionnels des affaires de tous rôles adoptant l'IA générative
  • Tout quiconque se prépare à la certification Google Cloud Generative AI Leader
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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