GENERATIVE AI LEADERZostań certyfikowanym liderem Google AI.
Google Generative AI Leader
Dlaczego warto wybrać akurat ten certyfikat?
Potwierdzenie kompetencji
Oficjalna certyfikacja prosto od Google - rozpoznawana i uznawana przez firmy na całym świecie.
Strategiczne podejście
Nauczysz się nie tylko "jak wpisać prompt", ale jak wdrażać AI w organizacji, zarządzać ryzykiem i budować przewagę konkurencyjną.
Ekosystem przyszłości
Google to nie tylko wyszukiwarka. To Gemini, Vertex i pakiet biurowy wzbogacony przez AI. Zrozumiesz to wszystko.
To nie jest sucha teoria pod egzamin. To również praktyczna wiedza na temat oferty AI od Google
W trakcie kursu nie tylko przerabiamy sylabus egzaminacyjny. Poznasz cały ekosystem Google AI i nauczysz się go wykorzystywać w praktyce biznesowej.
Dzięki temu po zakończeniu szkolenia będziesz nie tylko przygotowany do zdania egzaminu, ale również wyposażony w praktyczne umiejętności, które pozwolą Ci wdrożyć AI w Twojej pracy, zespole, firmie i życiu codziennym.
Co znajdziesz w kursie?
Sprawdź, co czeka na Ciebie w trakcie kursu
Profesjonalnie przygotowane materiały wideo, które możesz oglądać w dowolnym miejscu i czasie.
Każdy moduł kończy się samodzielnymi zadaniami praktycznymi, więc sprawdzisz swoją wiedzę na bieżąco.
200+ przykładowych pytań egzaminacyjnych, które pomogą Ci przygotować się do testu końcowego.
Wszystkie lekcje wymagane do zdania egzaminu końcowego są zakończone quizami, które pomogą Ci utrwalić wiedzę.
Program szkolenia
Rozdział 1.1 — Zrozumienie Generative AI
Wprowadzenie i przegląd kursu
Przegląd egzaminu i cele kursu.
Czym jest generatywna AI?
AI vs ML vs Gen AI. Przejście od analizy do tworzenia.
Cztery filary wartości
Tworzenie, podsumowanie, odkrywanie i automatyzacja jako źródła wartości.
Rozdział 1.2 — Możliwości multimodalne
Multimodalne AI
Modalności: tekst, obraz, audio, wideo i kod. Przypadki użycia dla Gemini, Imagen i Veo.
Google Gemini
Poznaj Google Gemini.
Imagen
Poznaj Imagen.
Imagen a Nano Banana
Poznaj różnice między Imagen a Nano Banana.
Veo
Poznaj Veo.
Praktyczne przypadki użycia w biznesie
Przykłady branżowe dla retailu, finansów, ochrony zdrowia i produkcji.
Rozdział 1.3 — Strategia organizacyjna
Organizacja AI-First
Dlaczego wdrażać teraz? Strategie adopcji top-down i bottom-up.
Podział ról
Podziału ról w organizacji AI-First.
Augmentacja vs automatyzacja
Decyzje strategiczne: kiedy zastępować zadania, a kiedy wzmacniać ludzi AI.
Rozdział 2.1 — Modele i uczenie
Czym jest model bazowy?
Definicja, klasyczne vs bazowe modele, kluczowe cechy i przykłady: Gemini, Imagen, Chirp.
Chirp (speech-to-text)
Poznaj Chirp.
Typy modeli bazowych
LLM, modele dyfuzyjne oraz relacja LLM do modeli bazowych.
Jak uczą się maszyny
Uczenie nadzorowane, nienadzorowane oraz przez wzmacnianie.
Cykl życia projektu ML
Pozyskanie danych, przygotowanie, trening, wdrożenie predykcji i utrzymanie modelu.
Rozdział 2.2 — Strategia danych
Dane strukturalne vs niestrukturalne
Definicje oraz konsekwencje biznesowe dla Gen AI wraz z przykładami.
Jakość danych
Garbage in, garbage out
Dostępność danych
Dostępność, koszt i format danych.
Rozdział 2.3 — Responsible AI
Ograniczenia modeli bazowych
Zależność od danych, data odcięcia wiedzy, bias, fairness, halucynacje i edge case'y.
Secure AI Framework (SAIF) Google
Bezpieczeństwo, prywatność i kontrola.
Fundamenty odpowiedzialnej AI
Transparentność, prywatność, jakość danych, bias, fairness, odpowiedzialność i wyjaśnialność.
Rozdział 3.1 — Warstwa infrastruktury
Przegląd warstw
Infrastruktura, modele, platformy, agenci i aplikacje AI.
Przegląd warstw: przykłady
Przykład realnego rozwiązania i rola narzędzi, platform i modeli na każdej warstwie.
Moc obliczeniowa
TPU vs GPU, Hypercomputer, podstawy Cloud Storage i networkingu.
Edge computing i Gemini Nano
AI on-device vs chmura, korzyści dla opóźnień i prywatności.
Rozdział 3.2 — Warstwa modeli
Model Garden
Modele first-party (Gemini, Imagen) vs third-party vs modele otwarte.
Model Garden Demo
Model Garden w praktyce.
Strategia otwartego podejścia Google
Dlaczego Google wspiera standardy otwarte i interoperacyjność.
Wybór właściwego modelu
Kryteria: modalność, opóźnienie, koszt i rozmiar okna kontekstu.
Wybór modelu: koszt
Metryki cenowe i czynniki kosztotwórcze: rozmiar modelu, złożoność, kontekst, funkcje i wdrożenie.
Modele rozliczeń za użycie modeli
Usage-based, subskrypcje, opłaty licencyjne i darmowe poziomy.
Cennik modeli Gemini
Jak korzystać z Gemini i innych modeli Google oraz jak za nie płacić.
Modele Gemma
Przegląd modeli Gemma i ich zastosowań.
Gemma na laptopie
Uruchamianie modeli Gemma lokalnie.
Rozdział 3.3 — Warstwa platformy (Vertex AI)
Wprowadzenie do Vertex AI
Ujednolicona platforma do budowy i wdrażania rozwiązań AI.
Budowanie modeli
Trening modeli niestandardowych i AutoML.
MLOps
MLOps w praktyce: Feature Store, Model Registry, ewaluacja, monitoring i orkiestracja workflow.
Vertex AI Studio vs Google AI Studio
Prototypowanie vs produkcja. Kiedy używać którego narzędzia.
Google AI Studio Demo
Demo Google AI Studio.
Rozdział 4.1 — Prompt engineering
Sztuka promptowania
Czym jest prompt engineering oraz zero-shot, one-shot i few-shot z przykładami.
Role prompting
Techniki typu: you are..., act as... z praktycznymi przykładami.
Prompt chaining
Proces łączenia promptów krok po kroku.
Ponowne używanie promptów
Najlepsze przypadki użycia i wykorzystanie Gemini Gems.
Gemini Gems
Demo Gemini Gems.
Zaawansowane techniki rozumowania
Chain of Thought (CoT), ReAct, zastosowania praktyczne.
Parametry modeli LLM
Temperature, token limit, top-k i top-p.
Parametry modelu w Google AI Studio
Demo kontroli parametrów w Google AI Studio.
Rozdział 4.2 — Poprawa wydajności modeli
Grounding i RAG
Czym są Grounding i Retrieval Augmented Generation, jak działają i jak redukują halucynacje.
Tuning: spektrum dostosowania
Rozróżnienie: prompt engineering vs RAG vs fine-tuning.
Human in the Loop (HITL)
HITL oraz Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
Rozdział 4.3 — Rozwiązania produktywności
Google Workspace
AI w Docs, Sheets, Slides i Gmail.
Google Workspace Studio
Demo Google Workspace Studio.
Gemini Enterprise
Wyjaśnienie Gemini Enterprise wraz z demo.
Gemini dla Google Cloud
Gemini Cloud Assist, BigQuery, Code Assist, Colab Enterprise, Databases, Looker i Security.
NotebookLM
Przypadki użycia dla badań opartych o źródła i syntezy wiedzy.
Rozdział 5.1 — Wzrost znaczenia agentów
Definicja agentów
Czym jest agent AI. Pętla obserwacja -> rozumowanie -> działanie i kluczowe komponenty.
Typy agentów
Agenci konwersacyjni vs workflow, deterministyczni vs generatywni i kiedy ich używać.
Narzędzia i rozszerzenia
Łączenie agentów ze światem zewnętrznym przez API, funkcje, data stores i pluginy.
Jak działa pętla rozumowania z narzędziami?
Rozumowanie -> działanie -> obserwacja -> iteracja.
Przypadki użycia agentów
Przykłady realnych zastosowań agentów.
Systemy wieloagentowe
Multi-agent systems w aplikacjach Gen AI, np. travel booking, customer support i personalized learning.
Low-code / No-code
Opal, AppSheet i Apps Script.
Rozdział 5.2 — Budowanie agentów na Google Cloud
Kluczowe narzędzia Google Cloud dla agentów
Cloud Storage, bazy danych, Cloud Run functions, Cloud Run i Vertex AI.
Vertex AI Agent Builder
Przegląd narzędzia do budowy agentów Search i Conversation.
Vertex AI Search
Enterprise search dla agentów, podsumowania, odpowiedzi i follow-upy z przykładami.
Narzędzia Google: gotowe API AI
Speech-to-Text, Text-to-Speech, Translation, Document Translation, Document AI, Vision, Video Intelligence i Natural Language API.
Google Customer Engagement Suite
Wprowadzenie: Conversational Agents, Agent Assist i Conversational Insights.
Contact Center as a Service (CCaaS)
Czym jest CCaaS i jakie daje korzyści biznesowe.
Rozdział 5.3 — Liderowanie transformacji
Framework decyzji: build vs buy
Kiedy kupić SaaS, a kiedy budować własnych agentów na Vertex.
Zarządzanie zasobami
Zarządzanie kosztem (compute/tokeny), czasem i kompetencjami.
Plan integracji generatywnej AI
Jasna wizja, priorytety use case'ów, rozwój kompetencji, zmiana organizacyjna i odpowiedzialna AI.
Planowanie wpływu
Definicja metryk, zbieranie i analiza danych oraz iteracyjne usprawnianie.
Planowanie zmiany
Regularny przegląd strategii, śledzenie trendów, rozwój talentów i budowanie kompetencji.
Mierzenie sukcesu
KPI dla projektów Gen AI.
Czy to szkolenie jest dla Ciebie?
Upewnij się, że to właściwe miejsce dla Twojego profilu zawodowego
Którzy muszą rozumieć technologię, by zarządzać zespołami i budżetem, ale nie chcą pisać kodu.
Chcący podnieść swoje stawki rynkowe dzięki potwierdzonej certyfikatem wiedzy.
Właściciele firm, którzy chcą wdrożyć narzędzia Google, by zautomatyzować swój biznes.
Kurs jest w 100% przeznaczony dla osób nietechnicznych. Nie musisz znać żadnego języka programowania. Skupiamy się na strategii, wyborze narzędzi i zarządzaniu projektami AI - bez jednej linijki kodu.
Mało tego - pokażę Ci, jak samodzielnie zbudować swoją pierwszą aplikację webową z użyciem AI.
Wybierz swój pakiet
Pakiety dopasowane do Twoich potrzeb
Podstawowy
Przygotuj się do egzaminu i rozpocznij przygodę z AI
Rozszerzony
Podejdź do egzaminu z bazą przykładowych pytań
Premium
Indywidualne wsparcie i konsultacje zdalne z autorem kursu
Cena nie obejmuje vouchera na egzamin certyfikacyjny.
Faktura VAT wystawiana jest w ciągu 48h od zakupu lub rejestracji na szkolenie.
100% gwarancji zwrotu pieniędzy
Jeśli przerobisz cały materiał, podejdziesz do egzaminu i go nie zdasz - zwracam 100% kosztów szkolenia.
Bez pytań, bez ukrytych warunków. Zwrot w ciągu 14 dni od zgłoszenia.
Egzamin to tylko papier – uczę również, jak wykorzystać tę wiedzę w praktyce
Dlaczego ja, a nie YouTube?
Oczywiście nie uważam, że YouTube jest złym miejscem do nauki. Sam z niego regularnie korzystam. Żyjemy jednak w erze szumu informacyjnego – każdy może nagrać film i nazwać się ekspertem. Problem w tym, że większość twórców nigdy nie wdrożyła AI w prawdziwej firmie oraz nie posiada certyfikatów potwierdzających ich wiedzę.
Do tego świat AI zmienia się tak szybko, że wiele materiałów po kilku tygodniach się dezaktualizuje. Możesz więc tracić czas na naukę przestarzałych informacji i nie mieć pewności, czy to, czego się uczysz, faktycznie pomoże Ci zdać egzamin.
Mój program to nie tylko przygotowanie do egzaminu. To transfer praktycznej wiedzy, którą zdobyłem prowadząc dziesiątki warsztatów i wdrożeń.
FAQ
Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania
Nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytanie?
Dołącz do grona globalnych liderów AI.
Nie czekaj z zapisami, ponieważ po zakończeniu zapisów nie będzie już możliwości dołączenia. Zainwestuj w swoją przyszłość i zdobądź certyfikat, który otworzy nowe możliwości kariery.
Rynek pracy zmienia się dynamicznie, a posiadanie certyfikatu Google Generative AI Leader to klucz do otwarcia drzwi do nowych możliwości zawodowych i rozwoju kariery w erze sztucznej inteligencji