Name: Google Generative-AI-Leader試験問題集/参考書
Brand: Google
SKU: Generative-AI-Leader
Price: 5999.00 JPY
Availability: InStock
Rating: 4.8 (338 reviews)

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Google Generative-AI-Leader 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Techniques to Improve Generative AI Model Output: This section of the exam measures the skills of AI Engineers and focuses on improving model reliability and performance. It introduces best practices to address common foundation model limitations such as bias, hallucinations, and data dependency, using methods like retrieval-augmented generation, prompt engineering, and human-in-the-loop systems. Candidates are also tested on different prompting techniques, grounding approaches, and the ability to configure model settings such as temperature and token count to optimize results.
トピック 2	Fundamentals of Generative AI: This section of the exam measures the skills of AI Engineers and focuses on the foundational concepts of generative AI. It covers the basics of artificial intelligence, natural language processing, machine learning approaches, and the role of foundation models. Candidates are expected to understand the machine learning lifecycle, data quality, and the use of structured and unstructured data. The section also evaluates knowledge of business use cases such as text, image, code, and video generation, along with the ability to identify when and how to select the right model for specific organizational needs.
トピック 3	Google Cloud’s Generative AI Offerings: This section of the exam measures the skills of Cloud Architects and highlights Google Cloud’s strengths in generative AI. It emphasizes Google’s AI-first approach, enterprise-ready platform, and open ecosystem. Candidates will learn about Google’s AI infrastructure, including TPUs, GPUs, and data centers, and how the platform provides secure, scalable, and privacy-conscious solutions. The section also explores prebuilt AI tools such as Gemini, Workspace integrations, and Agentspace, while demonstrating how these offerings enhance customer experience and empower developers to build with Vertex AI, RAG capabilities, and agent tooling.
トピック 4	Business Strategies for a Successful Generative AI Solution: This section of the exam measures the skills of Cloud Architects and evaluates the ability to design, implement, and manage enterprise-level generative AI solutions. It covers the decision-making process for selecting the right solution, integrating AI into an organization, and measuring business impact. A strong emphasis is placed on secure AI practices, highlighting Google’s Secure AI Framework and cloud security tools, as well as the importance of responsible AI, including fairness, transparency, privacy, and accountability.

参照：https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader

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Google Cloud Certified - Generative AI Leader 認定 Generative-AI-Leader 試験問題：

問題 #1
An organization wants to automate initial customer support inquiries and provide instant responses to common questions on their website and app, aiming to improve customer service availability and reduce the workload on their live agent team for routine issues. They need a solution that can understand and respond to customer queries in a natural and engaging way, and can be built with options for both rule-based logic and generative AI capabilities. What component of Google's Customer Engagement Suite should they use?

A. Agent Assist
B. Google Cloud Contact Center as a Service
C. Conversational Agents
D. Conversational Insights

問題 #2
A company uses a generative AI model to create campaign messaging. However, the newly trained version of the model is more creative but less aligned with the brand voice than the previous version. The marketing team must decide which model to use and potentially revert to the prior model if the new one consistently underperforms in brand alignment. What Google-recommended model management practice should they use?

A. Fine-tuning
B. Human-in-the-loop (HITL) review
C. Drift monitoring
D. Model versioning

問題 #3
A company wants to use generative AI to create a chatbot that can answer customer questions about their products and services. They need to ensure that the chatbot only uses information from the company's official documentation. What should the company do?

A. Use grounding.
B. Use prompt chaining.
C. Use role prompting.
D. Adjust the temperature parameter.

問題 #4
An organization has successfully trained a ML model and is now in the model deployment stage of the ML lifecycle. They need to ensure security throughout the ML lifecycle. What is a key security practice that they should implement at this stage?

A. Ensuring all training data is permanently deleted after model creation.
B. Sharing the model's architecture details with the public for transparency.
C. Regularly retraining the model with new datasets.
D. Controlling access and data flow to the deployed model.

問題 #5
A company has launched a new generative AI-powered chatbot on its customer service portal to handle frequently asked questions. They want to monitor the new chatbot's performance over time to ensure it continues to perform well. What Google-recommended practice should they use?

A. Defining and tracking key performance indicators (KPIs).
B. A/B testing of different chatbot conversation flows.
C. Prompting the chatbot to rate its performance.
D. Using a human-in-the-loop (HITL) review process for chatbot interactions.

解説：

問題 #1
正解： C

問題 #2
正解： D

問題 #3
正解： A

問題 #4
正解： D

問題 #5
正解： A