Kursbeschreibung
Die Google Cloud Generative AI Leader Schulung bereitet dich an einem Tag auf die Zertifizierungsprüfung und die dahinterliegenden Business-Entscheidungen vor. Du analysierst typische Szenariofragen, grenzt plausible Antworten voneinander ab und weist Vertex AI, Gemini, Model Garden sowie Agent Builder passenden Anwendungsfällen zu. Generative KI, LLMs, multimodale Modelle und ihre Grenzen werden so behandelt, dass du Aussagen zu Halluzinationen, Kontextfenstern und Datenzugriff fachlich bewerten kannst.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Prompting, Grounding und Retrieval-Augmented Generation. Du vergleichst diese Ansätze anhand ihrer Wirkung auf Antwortqualität, Quellenbezug und Fehlerrisiken. Unternehmenssituationen zu Datenschutz, Bias, Sicherheit und Governance zeigen, welche Kontrollen eine GenAI-Lösung vor der Einführung benötigt. Bei der Use-Case-Auswahl prüfst du Nutzen, Datenlage, Aufwand und Betriebslast, statt dich von einer überzeugenden Demo leiten zu lassen.
Prüfungsnahe Übungsfragen machen sichtbar, welche Kompetenzbereiche bereits sitzen und wo du vor dem Examen nacharbeiten solltest. Für die Übungen brauchst du keine eigene Google-Cloud-Lizenz. Weitere Schulungen findest du in der Kategorie Google Cloud KI. Wähle den passenden Termin und buche die eintägige Prüfungsvorbereitung.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Prüfungslogik gezielt anwenden
- Google-Cloud-Dienste zuordnen
- GenAI-Risiken bewerten
- Use-Cases priorisieren
- Wissenslücken vorab erkennen
Zielgruppe
- Business- und Strategieverantwortliche für GenAI-Initiativen
- Cloud-Verantwortliche mit Google-Cloud-Bezug
- IT-Leitungen und Solution-Verantwortliche
- Produktverantwortliche für KI- und Automatisierungsvorhaben
- Fachkräfte vor der Zertifizierungsprüfung zu Business- und Technikthemen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis für Cloud-Computing und digitale Geschäftsprozesse
- Erste Berührungspunkte mit generativer KI empfohlen
- Keine Programmiererfahrung erforderlich
- Keine eigene Google-Cloud-Lizenz erforderlich
Kursinhalte
GenAI-Grundlagen und Prüfungslogik
- Prüfungsaufbau und offizielle Kompetenzbereiche
- Antwortlogik bei szenariobasierten Fragen
- LLMs und multimodale Modelle
- Tokens und begrenzte Kontextfenster
- Halluzinationen und Modellgrenzen
- Text-, Wissens- und Analyseanwendungen
- Business-, Architektur- und Modellentscheidungen
Angebote von Google Cloud für generative KI
- Vertex AI und Gemini
- Model Garden und Agent Builder
- Foundation Models und angepasste Lösungen
- Datenquellen, APIs und IAM
- Logging und Google-Cloud-Integrationen
- Prototypen und Proof of Concept
- Übergang vom Pilot zum Betrieb
Techniken für bessere Modellausgaben
- Prompt-Strukturen für Analyseaufgaben
- Klassifikation und Zusammenfassung
- Ideengenerierung mit definierten Grenzen
- Grounding mit freigegebenem Unternehmenswissen
- Retrieval-Augmented Generation
- Antwortqualität und Quellenbezug
- Reproduzierbarkeit und Fehlertoleranz
Business-Strategie, Governance und Prüfungstraining
- Use-Case-Priorisierung nach Geschäftsnutzen
- Aufwand, Datenlage und Risiken
- ROI und laufende Betriebslast
- Responsible AI und Google AI Principles
- Datenschutz, Bias und Fehlausgaben
- Schatten-KI und Zugriffsschutz
- Governance für Fachbereiche und IT
- Übungsfragen je Kompetenzbereich
