Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introductie
- De Generative AI Leader-certificering: waarde en doelgroep
- Examensformaat, domeinen en gewichten, en hoe je je voorbereidt
Grondslagen van Gen AI (~30%)
- Kernconcepten en gebruiksscenario's voor gen AI (AI, ML, LLMs, foundation models, multimodale modellen en difussiemodellen, prompt engineering)
- Machine learning-benaderingen (onderwezen, ononderricht, versterkend) en de ML-levenscyclus
- Criteria voor het selecteren van foundation models (modaliteit, contextvenster, kosten, prestaties, aanpassingsmogelijkheden)
- Gegevenstypen en gegevenskwaliteit in gen AI (gestructureerd vs. ongestructureerd, gelabeld vs. ongeïsoleerd)
- De lagen van het gen AI-landschap en de foundation models van Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)
Gen AI-aanbiedingen van Google Cloud (~35%)
- Voordelen van gen AI bij Google Cloud en AI-geoptimaliseerde infrastructuur (TPU's, GPU's, hypercomputer)
- Voorgebouwde oplossingen: Gemini app en Gemini Advanced, Gemini voor Google Workspace, Gemini Enterprise
- Klantbeleving: Customer Engagement Suite (Conversational Agents, Agent Assist, Conversational Insights)
- Ontwikkelondersteuning: Vertex AI / Agent Platform, Model Garden en RAG-oplossingen
- Gen AI-agenttooling (extensies, functies, data stores) en relevante Google Cloud-services
Technieken om de output van gen AI-modellen te verbeteren (~20%)
- Het overwinnen van beperkingen van foundation models (kennisafsnijding, bias, hallucinaties, randgevallen)
- Prompt engineering-technieken (zero-shot, one-shot, few-shot, rollen, prompt chaining, chain-of-thought, ReAct)
- Grounding en Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Samplingparameters voor het regelen van output (temperatuur, top-p, tokenaantal, veiligheidsinstellingen)
Zakelijke strategieën voor succesvolle gen AI-oplossingen (~15%)
- Stappen voor implementatie en methodologie voor het kiezen van een oplossing
- Veilige AI en het Secure AI Framework (SAIF) van Google
- Verantwoord gebruik van AI: privacy, bias en rechtvaardigheid, verantwoording en uitlegbaarheid
Voorbereiding op het examen
- Monstersvragen en domeingebaseerde herhaling
- Volledige mock-examen en analyse van antwoorden
- Studieplan en strategie voor examendag
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
Voorkennis
- Er zijn geen technische voorkennis vereist
- Algemene bekendheid met bedrijfs-IT is een pre
Doelgroep
- Leidinggevenden, managers en besluitvormers
- Bedrijfsprofessionals in elke rol die generative AI adopteren
- Iedereen die zich voorbereidt op de Google Cloud Generative AI Leader-certificering
14 Uren
Getuigenissen (1)
Flow, vibe en onderwerp van de presentatie
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Cursus - Google Gemini AI for Data Analysis
Automatisch vertaald
