Examen de Líder de IA Generativa
Examen estándar con 50 a 60 preguntas de opción múltiple.
- Tipo
- Escrito
- Modalidad
- Ambos
- Duración
- 90 min
Secciones del examen
Fundamentos de la IA genética
Esta sección cubre el conocimiento fundamental de los conceptos de IA generativa, incluyendo PNL, ML y modelos básicos. Explora consideraciones de datos como la calidad, la accesibilidad y las implicaciones de los datos estructurados frente a los no estructurados, junto con las ofertas de modelos de base principal de Google como Gemini y Gemma.
Consejos de preparación
Centrarse en definir las diferencias entre los modelos de base y multimodales, así como en identificar las etapas apropiadas del ciclo de vida de ML y las herramientas correspondientes de Google Cloud.
Las ofertas de inteligencia artificial de Google Cloud
Se centra en el enfoque de inteligencia artificial de Google Cloud, detallando su plataforma e infraestructura listas para empresas. Los temas incluyen servicios preconstruidos como Gemini para Google Workspace, herramientas de experiencia del cliente como Vertex AI Search y recursos centrados en desarrolladores como Vertex AI Studio y Agent Builder.
Consejos de preparación
Estudie los casos de uso específicos de Vertex AI Search y Agent Builder, y comprenda cómo Gemini para Google Workspace proporciona valor comercial a través de sus diversas características integradas.
Técnicas para mejorar la salida del modelo de IA de generación
Aborda métodos para mitigar las limitaciones del modelo como alucinaciones y sesgo. Cubre estilos esenciales de ingeniería de prompts como zero-shot y ReAct, junto con técnicas de puesta a tierra como la generación aumentada de recuperación (RAG) y el uso de parámetros de muestreo para controlar las salidas del modelo.
Consejos de preparación
Revise las técnicas de puesta a tierra, incluyendo RAG y el impacto de los parámetros de muestreo como la temperatura y el top-p en el determinismo y la creatividad de las respuestas del modelo.
Estrategias comerciales para una solución de IA de generación exitosa
Este dominio describe las hojas de ruta de implementación y la selección de soluciones de IA apropiadas basadas en los requisitos comerciales. Enfatiza los marcos de seguridad críticos como SAIF y los principios de IA responsable, centrándose en la transparencia, la privacidad y la responsabilidad en el despliegue de la IA organizacional.
Consejos de preparación
Comprenda el propósito y los beneficios de Google Secure AI Framework (SAIF) y la importancia de los principios de IA responsable como la transparencia, la privacidad y la responsabilidad.