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Schulungsübersicht
Einführung
- Die Generative AI Leader-Zertifizierung: Wert und Zielgruppe.
- Prüfungsformat, Domains und Gewichtung sowie wie Sie sich vorbereiten können.
Grundlagen von Gen KI (~30%)
- Konzepte und Anwendungsfälle von Gen KI (KI, ML, LLMs, Foundation Models, multimodale Modelle und Diffusion-Modelle, Prompt Engineering).
- Maschinelle Lernansätze (überwacht, unüberwacht, verstärkend) und der ML-Lebenszyklus.
- Kriterien zur Auswahl von Foundation Models (Modalität, Kontextfenster, Kosten, Leistung, Anpassbarkeit).
- Datentypen und Datenqualität in Gen KI (strukturiert vs. unstrukturiert, gelabelt vs. ungelabelt).
- Die Schichten der Gen-KI-Landschaft und Googles Foundation Models (Gemini, Gemma, Imagen, Veo).
Gen-KI-Angebote von Google Cloud (~35%)
- Stärken von Gen KI bei Google Cloud und AI-optimierte Infrastruktur (TPUs, GPUs, Hypercomputer).
- Vorgefertigte Angebote: Gemini App und Gemini Advanced, Gemini für Google Workspace, Gemini Enterprise.
- Kundenerlebnis: Customer Engagement Suite (Conversational Agents, Agent Assist, Conversational Insights).
- Entwicklerunterstützung: Vertex AI / Agent Platform, Model Garden und RAG-Angebote.
- Gen-KI-Agent-Tooling (Extensions, Functions, Data Stores) und relevante Google Cloud Services.
Techniken zur Verbesserung der Gen-KI-Modellausgabe (~20%)
- Überwindung von Grenzen von Foundation Models (Wissensstichtag, Bias, Halluzinationen, Randfälle).
- Prompt Engineering-Techniken (Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot, Rolle, Prompt Chaining, Chain-of-Thought, ReAct).
- Grounding und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Sampling-Parameter zur Steuerung der Ausgabe (Temperatur, Top-P, Token-Anzahl, Sicherheitseinstellungen).
Geschäftsstrategien für erfolgreiche Gen-KI-Lösungen (~15%)
- Schritte zur Implementierung und Methodik zur Lösungsauswahl.
- Sichere KI und Googles Secure AI Framework (SAIF).
- Verantwortungsvolle KI: Datenschutz, Bias und Fairness, Accountability und Erklärbarkeit.
Vorbereitung auf die Prüfung
- Musterfragen und Review der einzelnen Domains.
- Komplette Mock-Prüfung und Analyse der Antworten.
- Study Plan und Strategie für den Prüfungstag.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
Voraussetzungen
- Keine technischen Voraussetzungen erforderlich.
- Allgemeine Vertrautheit mit Business-Technologie ist hilfreich.
Zielgruppe
- Führungskräfte, Manager und Entscheidungsträger.
- Business-Professionals in jeder Funktion, die generative KI einsetzen möchten.
- Jeder, der sich auf die Google Cloud Generative AI Leader-Zertifizierung vorbereitet.
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
