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Programa do Curso
Introdução
- Certificação de Líder em IA Generativa: valor e público-alvo.
- Formato da prova, domínios e pesos, e como se preparar.
Fundamentos de IA Gen (~30%)
- Conceitos principais e casos de uso de IA gen (IA, ML, LLMs, modelos fundamentais, modelos multimodais e de difusão, engenharia de prompts).
- Abordagens de aprendizado de máquina (aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço) e o ciclo de vida do ML.
- Critérios de seleção de modelos fundamentais (modality, contexto [context window], custo, desempenho, personalização).
- Tipos de dados e qualidade dos dados em IA gen (estruturado vs. não estruturado, rotulado vs. não rotulado).
- Camadas do cenário de IA gen e os modelos fundamentais do Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo).
Ofertas de IA Gen do Google Cloud (~35%)
- Pontos fortes em IA gen do Google Cloud e infraestrutura otimizada para IA (TPUs, GPUs, hypercomputer).
- Ofertas prontas para uso: aplicativo Gemini e Gemini Advanced, Gemini para Google Workspace, Gemini Enterprise.
- Experiência do cliente: Customer Engagement Suite (Agentes Conversacionais, Agent Assist, Insights Conversacionais).
- Ferramentas para desenvolvedores: Vertex AI / Plataforma de Agentes, Model Garden e ofertas de RAG.
- Ferramentas para agentes de IA gen (extensões, funções, repositórios de dados) e serviços relevantes do Google Cloud.
Técnicas para Melhorar a Saída de Modelos de IA Gen (~20%)
- Superação das limitações dos modelos fundamentais (data cutoff, viés, alucinações, casos extremos).
- Técnicas de engenharia de prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, role, chaining de prompts, chain-of-thought, ReAct).
- Fundamentação contextual [grounding] e Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
- Parâmetros de amostragem para controle da saída (temperatura, top-p, contagem de tokens, configurações de segurança).
Estratégias de Negócio para Soluções bem-sucedidas de IA Gen (~15%)
- Passos de implementacão e metodologia de seleção de solucoes.
- IA segura e a Estrutura de IA Segura do Google (SAIF).
- IA responsável: privacidade, viés e justiça [fairness], responsabilização e explicabilidade.
Preparaçao para a Prova
- Perguntas de exemplo e revisão por domínio.
- Prova simulada completa e análise das respostas.
- Plano de estudo e estratégia no dia da prova.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
Pré-requisitos
- Nenhum pré-requisito técnico é exigido.
- Conhecimento geral sobre tecnologias de negócios é útil.
Público-Alvo
- Líderes, gestores e tomadores de decisão.
- Profissionais de negócios em qualquer função que estejam adotando a IA generativa.
- Qualquer pessoa que esteja se preparando para a certificação de Líder em IA Generativa do Google Cloud.
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida
