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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução

  • A certificação Generative AI Leader: valor e público-alvo
  • Formato do exame, domínios e ponderações, e como se preparar

Fundamentos da IA Gen (~30%)

  • Conceitos e casos de uso essenciais da IA gen (IA, ML, LLMs, modelos de fundação, modelos multimodais e de difusão, engenharia de prompts)
  • Abordagens de aprendizagem automática (supervisionada, não supervisionada, por reforço) e o ciclo de vida do ML
  • Critérios de seleção de modelos de fundação (modalidade, janela de contexto, custo, desempenho, personalização)
  • Tipos de dados e qualidade dos dados na IA gen (estruturados vs. não estruturados, rotulados vs. não rotulados)
  • Camadas do ecossistema de IA gen e modelos de fundação do Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Ofertas de IA Gen do Google Cloud (~35%)

  • Pontos fortes da IA gen do Google Cloud e infraestrutura otimizada para IA (TPUs, GPUs, hypercomputer)
  • Ofertas pré-fabricadas: aplicação Gemini e Gemini Advanced, Gemini para o Google Workspace, Gemini Enterprise
  • Experiência do cliente: Customer Engagement Suite (Agentes Conversacionais, Agent Assist, Conversational Insights)
  • Capacitação de desenvolvedores: Vertex AI / Agent Platform, Model Garden e ofertas de RAG
  • Ferramentas de agentes de IA gen (extensões, funções, armazéns de dados) e serviços relevantes do Google Cloud

Técnicas para Melhorar a Saída dos Modelos de IA Gen (~20%)

  • Superação das limitações dos modelos de fundação (corte de conhecimento, viés, alucinações, casos extremos)
  • Técnicas de engenharia de prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, papel, encadeamento de prompts, cadeia de pensamento, ReAct)
  • Enraizamento e Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
  • Parâmetros de amostragem para controlo da saída (temperatura, top-p, contagem de tokens, definições de segurança)

Estratégias de Negócios para Soluções Bem-Sucedidas de IA Gen (~15%)

  • Etapas de implementação e metodologia de seleção de soluções
  • IA Segura e o Secure AI Framework (SAIF) do Google
  • IA Responsável: privacidade, viés e equidade, responsabilidade e explicabilidade

Preparação para o Exame

  • Perguntas de exemplo e revisão por domínio
  • Exame simulado completo e análise das respostas
  • Plano de estudo e estratégia para o dia do exame

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

Pré-requisitos

  • Não são necessários pré-requisitos técnicos
  • Uma familiaridade geral com a tecnologia de negócios é útil

Público-Alvo

  • Líderes, gestores e tomadores de decisão
  • Profissionais de negócios em qualquer função que estejam a adotar IA generativa
  • Pessoas que se estejam a preparar para a certificação Google Cloud Generative AI Leader

Formação Empresarial Personalizada

Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.

  • Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
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Investimento

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