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Spezialisierung für Generative AI Leader

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Spezialisierung für Generative AI Leader

運用 Google Cloud 生成式 AI 重新設計工作流程. 概略認識生成式 AI,瞭解如何運用生成式 AI 和 Google Cloud 推動組織轉型

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • 說明生成式 AI 如何改變不同產業和負責不同業務的組織。

  • 定義生成式 AI 的核心概念,包括人工智慧、生成式 AI 和機器學習 (監督式、非監督式、增強學習)。

  • 識別生成式 AI 幕後技術與環境的核心層級,包括基礎架構、模型、平台、代理、應用程式

  • 說明如何結合生成式 AI 代理的各項元件,打造強大的解決方案。

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Google Gemini
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Collaboration
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Google Workspace
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Customer experience improvement
  • Kategorie: AI Enablement
  • Kategorie: AI Product Strategy
  • Kategorie: Gemini
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Generative AI Agents

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Dezember 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 說明生成式 AI 如何改變各行各業的組織和業務職能。

  • 說明生成式 AI 如何運用基礎模型和提示工程創造價值。

  • 說明 Google Cloud 在生成式 AI 領域的獨特優勢。

  • 說明 Google Cloud 建議的步驟,協助企業成功導入顛覆性的生成式 AI 解決方案。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI Product Strategy

Was Sie lernen werden

  • 定義並說明生成式 AI 的核心概念。

  • 說明生成式 AI 如何運用各種資料類型解決業務問題、推動創新,以及取得競爭優勢。

  • 說明基礎模型在生成式 AI 中的作用,包括功能和限制。

  • 說明 Google Cloud 針對 LLM 限制所建議的處理策略。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: AI Security
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Generative AI

Was Sie lernen werden

  • 說明生成式 AI 幕後技術與環境的各個層級,以及如何從各個切入點滿足特定業務需求,並推動創新。

  • 識別生成式 AI 幕後技術與環境的核心層級,包括基礎架構、模型、平台、代理、應用程式

  • 說明 Google Cloud 的 AI 最佳化基礎架構、資料中心和雲端運算平台如何支援生成式 AI 開發。

  • 說明決定特定應用程式要使用 Google Cloud 生成式 AI 產品組合的哪個部分時,應考量的業務因素。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: AI Product Strategy
Kategorie: Innovation
Kategorie: Data Centers
Kategorie: Business Planning
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Gemini

Was Sie lernen werden

  • 說明多種提示工程的技巧,以及這些技巧如何提升成效。

  • 說明 Google 生成式 AI 應用程式的核心功能和商業價值。

  • 運用 Gem 和 NotebookLM 等工具開發自動化工作流程,提高個人和團隊的工作效率。

  • 運用基準建立技術,讓語言模型生成相關且準確的回覆。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Enterprise Security
Kategorie: Google Workspace
Kategorie: Content Creation
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation

Was Sie lernen werden

  • 說明生成式 AI 代理的元件定義,以及這些元件如何協同運作。

  • 說明如何結合生成式 AI 代理的各項元件,打造強大的解決方案。

  • 說明如何使用 Google Cloud 的生成式 AI 產品,建立生成式 AI 代理。

  • 說明如何使用生成式 AI 有效管理及領導組織轉型。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Customer experience improvement
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Strategic Leadership
Kategorie: Business Transformation
Kategorie: Innovation

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