オンライン、オフライン使用をサポートするGenerative-AI-Leader試験アプリ版

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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	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 2	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 3	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.
トピック 4	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.

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
What are core hardware components of the infrastructure layer in the generative AI landscape?

A. User interfaces
B. Pre-trained models
C. TPUs and GPUs
D. Tools and services for building AI models

問題 #2
What will Google Cloud's Agent Assist help a company achieve?

A. The ability to build and deploy deterministic and generative chatbot agents for automated customer support.
B. The ability to provide real-time assistance and recommended responses to live customer service agents during their interactions.
C. The infrastructure to provide an enterprise-grade contact center solution with omnichannel support, routing, and integration with CRM systems.
D. The ability to analyze conversational data to identify customer sentiment, common topics of discussion, and insights into agent performance and customer experience.

問題 #3
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. Google Cloud Contact Center as a Service
B. Agent Assist
C. Conversational Agents
D. Conversational Insights

問題 #4
A software engineering team is experimenting with generative AI within their coding process. What is a benefit of using gen AI to create unit tests for code?

A. Reducing manual validation effort.
B. Reducing code complexity.
C. Eliminating the need for human intervention.
D. Guaranteeing errorless code.

問題 #5
A market research analyst needs a Google Cloud prebuilt generative AI tool to consistently generate weekly reports summarizing key trends and news from publicly available data sources in the technology industry. They want the most efficient process, a consistent report each week covering the latest developments, and to avoid repeatedly specifying the desired industry and types of information to track. What should they do?

A. Use Google Workspace Gemini in Docs for collaborative report building.
B. Use the Gemini app to draft each weekly industry trend report from scratch with manual input.
C. Use custom Gems in Gemini Advanced to save industry, trend/news types, and report formatting.
D. Use NotebookLM to analyze past reports for themes and improvements.

解説：

問題 #1
正解： C

問題 #2
正解： B

問題 #3
正解： C

問題 #4
正解： A

問題 #5
正解： C