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Plan du cours

Introduction

  • Certification Leader de l'IA Générative : valeur ajoutée et public cible
  • Format de l'examen, domaines évalués et pondérations, ainsi que modalités de préparation

Fondamentaux de l'IA Générative (~30%)

  • Concepts clés de l'IA générative et cas d'utilisation (IA, ML, LLM, modèles de base, modèles multimodaux et par diffusion, ingénierie des prompts)
  • Approches d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, renforcement) et cycle de vie du ML
  • Critères de sélection des modèles de base (modalité, fenêtre contextuelle, coût, performance, personnalisation)
  • Types de données et qualité des données en IA générative (structurées vs non structurées, étiquetées vs non étiquetées)
  • 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 chez Google Cloud et infrastructure optimisée pour l'IA (TPU, GPU, Hypercomputer)
  • Offres préconstruites : application Gemini et Gemini Advanced, Gemini for Google Workspace, Gemini Enterprise
  • Expérience client : Customer Engagement Suite (Agents conversationnels, Agent Assist, Conversational Insights)
  • Développement pour les développeurs : Vertex AI / Plateforme d'agents, Model Garden et offres RAG
  • Outils pour agents IA générative (extensions, fonctions, entrepôts de données) et services Google Cloud associés

Techniques pour améliorer les sorties des modèles IA Génératifs (~20%)

  • Vaincre les limites des modèles de base (date limite de connaissances, biais, hallucinations, cas limites)
  • Techniques d'ingénierie des prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, rôle, enchaînement de prompts, chaîne de pensée, ReAct)
  • Grounding et Génération Augmentée par Récupération (RAG)
  • Paramètres d'échantillonnage pour contrôler les sorties (température, top-p, nombre de tokens, paramètres de sécurité)

Stratégies commerciales pour des solutions IA Génératives réussies (~15%)

  • Étapes d'implémentation et méthodologie de sélection des solutions
  • IA sécurisée et Cadre d'IA sécurisée de Google (SAIF)
  • IA responsable : confidentialité, biais et équité, responsabilité et explicabilité

Préparation à l'examen

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

Prérequis

  • Aucun prérequis technique requis.
  • Une connaissance générale des technologies commerciales est un atout.

Public cible

  • Cadres, managers et décideurs.
  • Professionnels du commerce sous quelque fonction que ce soit, adoptant l'IA générative.
  • Toute personne se préparant à la certification Leader de l'IA Générative Google Cloud.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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