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Google Generative-AI-Leader日本語 考試大綱：
| 主題 | 簡介 |
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| 主題 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.
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| 主題 2 | - 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.
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| 主題 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.
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| 主題 4 | - 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.
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參考：https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader
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最新的 Google Cloud Certified Generative-AI-Leader-JPN 免費考試真題：
ある製薬会社の研究開発部門は、潜在的な創薬ターゲットを特定するために、新しい科学論文を手作業でレビューすることに多大な時間を費やしています。高度なコーディングの専門知識を必要とせずに、これらの論文に関する疑問に答え、研究者に要約された洞察を提供できるソリューションが必要です。組織は何をすべきでしょうか？
- A. Vertex AI Search を使用して論文のインデックスを作成し、キーワードベースの検索を有効にします。
- B. Vertex AI Agent Builder を使用してカスタム AI エージェントを作成します。
- C. Gemini for Google Workspace を使用して、共同ドキュメントレビューを容易にします。
- D. Vertex AI AutoML を使用して、論文を事前定義された研究分野に分類するモデルをトレーニングします。
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答案：B 🗳️
說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）
ソフトウェア開発者は、チャットボットアプリケーションの迅速なプロトタイピングのために、ローカルマシンで微調整可能な、高効率でオープンソースの大規模言語モデルを必要としています。自然言語の理解と生成において優れたパフォーマンスを発揮する一方で、限られたハードウェアでも実行できるほど軽量なモデルが必要です。Googleが開発したどのモデルファミリーを使用すべきでしょうか？
- A. ジェマ
- B. なるほど
- C. ジェミニ
- D. 画像
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答案：A 🗳️
說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）
どのような状況で、言語モデルを第一者情報に基づいて構築することが最も有益となるでしょうか？
- A. マーケティングチームは、自社の業界を取り巻く世論を理解するために言語モデルを使用したいと考えています。
- B. アナリストは、言語モデルを使用して、世界中のさまざまな情報源からのニュース記事を要約したいと考えています。
- C. ユーザーが汎用AIアシスタントに一般的な科学用語の定義を尋ねます。
- D. 顧客が企業のチャットボットに、最近の購入履歴に関する具体的な詳細を問い合わせます。
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討論
答案：D 🗳️
說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）
Google が推奨するプラクティスによれば、タスクの自動化に生成 AI を使用するのはいつでしょうか?
- A. タスクが複雑で、戦略的な意思決定が必要な場合。
- B. タスクが高度に創造的で独創的な思考を必要とする場合。
- C. タスクに機密情報が含まれる場合や、人間による監視が必要な場合
- D. タスクが反復的でルールベースの場合。
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討論
答案：D 🗳️
說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）
ソフトウェア開発チームは、生成AI（gen AI）を活用してコーディングを高速化し、ソフトウェアのプロトタイプをより早くリリースしたいと考えています。チームは何をすべきでしょうか？
- A. gen AI を使用して、コードの包括的なドキュメントを自動的に生成します。
- B. gen AI を使用してコード スニペットを提案し、関数を完成させます。
- C. gen AI を使用して、コード内の潜在的なバグやセキュリティ上の脆弱性を特定します。
- D. gen AI を使用して、既存のコードをリファクタリングして最適化します。
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答案：B 🗳️
說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）
正在檢視第 1 頁（共 24 頁）。
正在檢視第 1-5 題（共 117 題）。
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