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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
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