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コース概要
イントロダクション
- Generative AI Leader 認定:価値と対象者
- 試験の形式、ドメインと配点、および準備方法
生成AIの基礎(〜30%)
- コアな生成AIのコンセプトとユースケース(AI、ML、LLM、ファウンデーションモデル、マルチモーダルおよび拡散モデル、プロンプトエンジニアリング)
- 機械学習のアプローチ(教師あり、教師なし、強化学習)と機械学習ライフサイクル
- ファウンデーションモデルの選択基準(モダリティ、コンテキストウィンドウ、コスト、パフォーマンス、カスタマイズ性)
- 生成AIにおけるデータの種類とデータ品質(構造化 vs 非構造化、ラベル付き vs ラベルなし)
- 生成AIの状況レイヤーとGoogleのファウンデーションモデル(Gemini、Gemma、Imagen、Veo)
Google Cloudの生成AIオファリング(〜35%)
- Google Cloudの生成AIの強みとAI最適化インフラストラクチャ(TPU、GPU、ハイパーコンピュータ)
- 事前構築済みオファリング:GeminiアプリとGemini Advanced、Gemini for Google Workspace、Gemini Enterprise
- 顧客体験:Customer Engagement Suite(会話型エージェント、Agent Assist、Conversational Insights)
- 開発者向け赋能:Vertex AI / Agent Platform、Model Garden、およびRAGオファリング
- 生成AIのエージェントツール(拡張機能、関数、データストア)と関連するGoogle Cloudサービス
生成AIモデルの出力を改善するための技術(〜20%)
- ファウンデーションモデルの制限 overcoming(知識の_cutoff_、バイアス、ハルシネーション、エッジケース)克服
- プロンプトエンジニアリングの技術(ゼロショット、ワンショット、フューショット、役割、プロンプトチェーン、chain-of-thought、ReAct)
- グラウンディングと検索拡張生成(RAG)
- 出力を制御するためのサンプリングパラメータ(温度、top-p、トークン数、安全性設定)
成功する生成AIソリューションのためのビジネス戦略(〜15%)
- 実装手順とソリューション選択手法
- セキュアなAIとGoogleのSecure AI Framework(SAIF)
- 責任あるAI:プライバシー、バイアスと公平性、説明責任、および説明可能性
試験対策
- 模擬問題とドメイン別の復習
- 完全な模擬試験と回答分析
- 学習計画と試験当日の戦略
要約と次のステップ
要求
前提条件
- 技術的な前提条件は不要です
- ビジネステクノロジーに関する一般的な理解があると有利です
対象者
- リーダー、マネージャー、意思決定者
- 生成AIを採用するすべての役割のビジネスマン
- Google Cloud Generative AI Leader 認定の受験準備をしている全ての方
14 時間
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳