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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
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique