GENERATIVE AI LEADERZostań certyfikowanym liderem Google AI.
Fakty o egzaminie Generative AI Leader
Czas egzaminu
90 minut
Liczba pytań
50–60 pytań wielokrotnego wyboru
Próg zdania
700 / 1000 (70%)
Cena egzaminu
$99 (plus podatek)
Języki egzaminu
angielski, japoński, hiszpański, portugalski
Ważność certyfikatu
3 lata (z możliwością odnowienia)
Wymagania wstępne
Brak
Format egzaminu
Zdalnie lub stacjonarnie (Pearson VUE)
Google Generative AI Leader
Dlaczego warto wybrać akurat ten certyfikat?
Potwierdzenie kompetencji
Nie sprzedajesz już ogólnej deklaracji, że znasz AI. Pokazujesz, że rozumiesz generatywną AI w biznesie i potrafisz rozmawiać o niej językiem decyzji, ryzyka i efektów.
- Silniejszy sygnał kompetencji dla zarządu, klientów i rekruterów
- Lepsze przygotowanie do oficjalnej certyfikacji Google
- Jasna narracja: AI jako kompetencja biznesowa, nie ciekawostka technologiczna
Strategiczne podejście
Ten kurs porządkuje AI od strony strategii: gdzie zaczynać, co mierzyć i czego unikać. Dzięki temu łatwiej wybrać inicjatywy, które mają sens finansowy, zamiast mnożyć chaotyczne eksperymenty.
- Ocena przypadków użycia pod kątem kosztu, ryzyka i wartości
- Argumenty do rozmów z zarządem i liderami działów
- Ramy wdrożenia AI, które pomagają przejść od inspiracji do planu
Bezpieczniejsze decyzje
Firmy nie potrzebują kolejnych zachwytów nad AI, tylko ludzi, którzy potrafią ocenić szanse i ograniczenia. Kurs pomaga podejmować decyzje spokojniej: z uwzględnieniem danych, odpowiedzialności i realnych ryzyk.
- Lepsze rozpoznawanie ryzyk związanych z danymi i poufnością
- Mniej przypadkowych wdrożeń opartych wyłącznie na trendach
- Większa pewność przy wyborze narzędzi i priorytetów AI
Ekosystem przyszłości
Google rozwija cały stos narzędzi AI: od Gemini po Vertex AI i Workspace. Kurs pomaga zrozumieć, jak te elementy łączą się w praktyczny ekosystem dla firm, które chcą działać szybciej i mądrzej.
- Orientacja w narzędziach Google bez technicznego chaosu
- Przykłady zastosowań dla pracy zespołów i procesów firmowych
- Lepsza decyzja, gdzie AI może dać realny zwrot z inwestycji
Co znajdziesz w kursie?
Sprawdź, co czeka na Ciebie w trakcie kursu
Lekcje wideo
Profesjonalnie przygotowane materiały wideo prowadzą Cię przez najważniejsze obszary wymagane do certyfikacji. Oglądasz je wtedy, gdy masz czas, i wracasz do trudniejszych fragmentów bez presji tempa grupy.
- krótkie lekcje podzielone na konkretne tematy
- materiał dostępny na komputerze, tablecie i telefonie
- wiedza uporządkowana pod egzamin i praktykę biznesową
Praktyka
Każdy moduł kończy się zadaniami, które pomagają przełożyć teorię na decyzje i działania w firmie. Dzięki temu nie tylko zapamiętujesz pojęcia, ale uczysz się oceniać realne scenariusze użycia AI.
- zadania po modułach zamiast biernego oglądania
- scenariusze oparte na realnych wyzwaniach organizacji
- szybsze wykrywanie luk przed podejściem do egzaminu
Baza pytań egzaminacyjnych
Baza pytań pozwala oswoić się z typem zadań, językiem egzaminu i sposobem myślenia wymaganym przy certyfikacji. To praktyczny trening, który pomaga wejść na egzamin z większą pewnością.
- 200+ przykładowych pytań do regularnej powtórki
- sprawdzenie wiedzy z kluczowych obszarów certyfikacji
- lepsze tempo pracy i mniej zaskoczeń na egzaminie
Quizy
Quizy zamykają najważniejsze lekcje i pokazują, czy materiał jest naprawdę zrozumiany. Pomagają utrwalać wiedzę na bieżąco, zanim przejdziesz do kolejnych modułów.
- natychmiastowe sprawdzenie zrozumienia lekcji
- powtórki najważniejszych pojęć i zależności
- czytelny sygnał, które tematy wymagają powrotu
Program szkolenia
Sprawdź, jakie tematy i moduły czekają na Ciebie w kursie
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
Liderzy i managerowie
AI zmienia oblicze zarządzania — i manager, który jej nie rozumie, traci wiarygodność. Ten kurs daje Ci język i ramy strategiczne, by prowadzić rozmowy o AI na poziomie zarządu. Dowiesz się, jak oceniać projekty AI, alokować budżet i budować zespoły gotowe na transformację.
Konsultanci i specjaliści
Klienci coraz częściej szukają ekspertów rozumiejących AI — i są gotowi za to płacić więcej. Certyfikat Google to twarda waluta na rynku konsultingowym, która otwiera drzwi do projektów z wyższą stawką. Wyróżnij się w ofertach przetargowych i udowodnij swoją wiedzę, zanim jeszcze zaczniesz negocjować.
Non-technical founders
Twoi konkurenci już automatyzują procesy z AI — pytanie, czy Ty też to robisz. Ten kurs pokaże Ci, jak samodzielnie wdrażać narzędzia Google do obsługi klienta, marketingu i operacji bez zatrudniania programisty. Zbuduj szybszy i tańszy w prowadzeniu biznes, w którym AI jest Twoim cichym wspólnikiem.
Engineers
Świetny inżynier, który rozumie biznes, jest wart dwa razy tyle co ten, który tylko pisze kod. Ten kurs pokazuje, jak myśleć o AI z perspektywy wartości biznesowej — co zmienia Twoje rozmowy z zarządem i product managerami. Certyfikat Google potwierdza, że mówisz językiem zarówno technicznym, jak i strategicznym.
Nie musisz umieć programować
Kurs jest w 100% przeznaczony dla osób bez zaplecza technicznego. Nie musisz znać żadnego języka programowania ani rozumieć architektury systemów AI. Skupiamy się na strategii, ocenie projektów i praktycznym zastosowaniu narzędzi Google — bez jednej linii kodu.
Dlaczego Google, a nie Microsoft?
Jeśli byłeś już na stronie głównej certyfikatów i zastanawiasz się nad wyborem — tu znajdziesz odpowiedź na najczęstsze wątpliwości.
Google Generative AI Leader
Buduje uniwersalne, ekosystemowo niezależne rozumienie sztucznej inteligencji. Pozwala zgłębić techniczne fundamenty (LLM, agenci, RAG), zrozumieć ich działanie pod spodem, a także poznać narzędzia ze stajni Google (Gemini, Vertex AI). Jest świetny dla tych, którzy chcą przewodzić innowacjom AI, rozumiejąc jak to wszystko ze sobą współpracuje.
- Niezależne, szerokie rozumienie sztucznej inteligencji
- Dogłębne podstawy techniczne i koncepcyjne
Certyfikaty Microsoft (AB-730, AB-731)
Skupiają się na operacyjnym, praktycznym wykorzystaniu konkretnych narzędzi — przede wszystkim ekosystemu Microsoft 365 Copilot w Word, Excel, Teams, Outlook. Odpowiadają na pytanie: 'jak wykonać to zdanie szybciej przy użyciu Microsoft Copilot'.
- Skoncentrowane wyłącznie na ekosystemie Microsoft
- Mocny nacisk na codzienną produktywność w 365
Te obszary się ze sobą uzupełniają
Google Generative AI Leader zbuduje w Tobie mocne, strategiczne zrozumienie świata AI i modeli bazowych. Certyfikaty Microsoft dostarczą operacyjnej i taktycznej wiedzy z konkretnej paczki narzędzi, z której najprawdopodobniej już korzystasz. Wiele osób łączy Google z jednym z certyfikatów Microsoft by stać się kompletnym liderem AI.
Co egzamin sprawdza, a co kurs uczy dodatkowo?
Kurs idzie dalej niż sylabus egzaminacyjny — poniżej widać, co zyskujesz ponad sam certyfikat.
Oficjalny rozkład punktowy egzaminu
- Oferta Google Cloud Gen AI (Gemini, Vertex AI, Agentspace)~35%
- Podstawy generatywnej AI~30%
- Techniki optymalizacji wyników modeli AI~20%
- Strategie biznesowe dla rozwiązań Gen AI~15%
| Obszar | Na egzaminie | W kursie |
|---|---|---|
| Fundamenty Gen AI (modele, LLM, RAG) | ||
| Ekosystem Google Cloud (Vertex AI, Workspace) | ||
| Prompt engineering | ||
| Strategia wdrożeń AI | ||
| Odpowiedzialna AI (etyka, bezpieczeństwo) | ||
| Gemini, Veo, NotebookLM w praktyce | ||
| Gemma lokalnie | ||
| Budowanie agentów AI | ||
| Gemini CLI, Jules, Opal | ||
| Praktyczne zadania i scenariusze biznesowe |
Niebieskie ✓ = treści dostępne wyłącznie w kursie, poza zakresem egzaminu
Wybierz swój pakiet
Pakiety dopasowane do Twoich potrzeb
Cena nie obejmuje vouchera na egzamin certyfikacyjny.
Faktura VAT wystawiana jest w ciągu 48h od zakupu lub rejestracji na szkolenie.
Cena kursu nie obejmuje kosztu egzaminu certyfikacyjnego. Egzamin zdawany jest bezpośrednio u Google i kosztuje ok. $99 (cena może ulec zmianie — sprawdź aktualną cenę na stronie Google).
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.
Dostęp do kursu od razu po zakupie. Ucz się we własnym tempie i podejdź do egzaminu wtedy, kiedy czujesz się gotowy.
W każdej rozmowie o AI — z zarządem, klientem albo rekruterem — certyfikat to nie ozdoba. To argument.
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.
