Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Einführung

  • Die Generative AI Leader-Zertifizierung: Nutzen und Zielgruppe
  • Prüfungsformat, Domänen und Gewichtung sowie Vorbereitungsstrategien

Grundlagen von Gen AI (ca. 30%)

  • Konzepte und Anwendungsfälle der Gen AI (KI, ML, LLMs, Foundation Models, Multimodalität und Diffusion Models, Prompt Engineering)
  • Maschinelles Lernansätze (überwacht, unüberwacht, bestärkend) und der ML-Lebenszyklus
  • Kriterien zur Auswahl von Foundation Models (Modality, Context Window, Kosten, Leistung, Anpassung)
  • Datentypen und Datenqualität in Gen AI (strukturiert vs. unstrukturiert, gelabelt vs. ungelabelt)
  • Die Schichten der Gen-AI-Landschaft und Googles Foundation Models (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Gen-AI-Angebote von Google Cloud (ca. 35%)

  • Stärken der Gen AI bei Google Cloud und KI-optimierte Infrastruktur (TPUs, GPUs, Hypercomputer)
  • Fertige 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-AI-Agent-Tooling (Extensions, Funktionen, Data Stores) und relevante Google Cloud-Dienste

Techniken zur Verbesserung des Gen-AI-Modelloutputs (ca. 20%)

  • Überwindung der Grenzen von Foundation Models (Knowledge Cutoff, Bias, Halluzinationen, Randfälle)
  • Prompt-Engineering-Techniken (Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot, Role, Prompt Chaining, Chain-of-Thought, ReAct)
  • Grounding und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Sampling-Parameter zur Steuerung des Outputs (Temperatur, Top-P, Token-Anzahl, Sicherheitseinstellungen)

Geschäftsstrategien für erfolgreiche Gen-AI-Lösungen (ca. 15%)

  • Schritte der Implementierung und Methodik zur Lösungsselektion
  • Secure AI und Googles Secure AI Framework (SAIF)
  • Responsible AI: Datenschutz, Bias und Fairness, Verantwortungsbereitschaft und Erklärbarkeit

Vorbereitung auf die Prüfung

  • Musterfragen und domänenspezifische Wiederholung
  • Vollständige Mock-Prüfung und Analyse der Antworten
  • Lernplan und Strategie für den Prüfungstag

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

Voraussetzungen

  • Keine technischen Voraussetzungen erforderlich
  • Allgemeines Verständnis von Geschäfts-IT ist hilfreich

Zielgruppe

  • Führungskräfte, Manager und Entscheidungsträger
  • Geschäftsprofis aller Rollen, die Generative AI einführen möchten
  • Alle, die sich auf die Google Cloud Generative AI Leader-Zertifizierung vorbereiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien