Google Generative-AI-Leader日本語 시험 개요:
| 인증 벤더: | Google Cloud |
|---|---|
| 시험명: | Generative AI Leader 인증 시험 |
| 시험 번호: | Generative-AI-Leader |
| 시험 형식: | 객관식 |
| 실제 시험 문항 수: | 50-60문항 |
| 합격 점수: | 공개되지 않음 |
| 응시료: | USD 99 (해당 지역의 세금 별도) |
| 지원 언어: | Japanese, Portuguese, English, Spanish |
| 자격증 유효 기간: | 3년 |
| 시험 시간: | 90분 |
| 권장 교육: | Generative AI Leader 학습 가이드 Generative AI Leader 교육 과정 |
| 시험 등록: | Google Cloud 인증 등록 |
| 샘플 문제: | Google Generative-AI-Leader日本語 샘플 문제 |
| 응시 방법: | 온라인 감독 시험 또는 현장 감독 시험 |
| 전제 조건: | 별도의 응시 자격 요건 없음; 모든 직무 및 배경의 지원자에게 개방 |
| 공식 요강 URL: | https://cloud.google.com/learn/certification/generative-ai-leader |
Google Generative-AI-Leader日本語 시험요강:
| 주제 | 소개 |
|---|---|
| 주제 1 |
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| 주제 2 |
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| 주제 3 |
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| 주제 4 |
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참조: https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader
최신 Google Cloud Certified Generative-AI-Leader-JPN 무료샘플문제
문제 #1
ある企業のカスタマーサービスチャットボットは限られたルールに基づいて構築されているため、複雑な顧客からの問い合わせに対応できず、顧客の不満を招いています。同社はさまざまな生成型AIモデルを試して改良し、パフォーマンスを向上させたいと考えていますが、現在のAI構成ではそれが困難かつ高コストになります。この問題を解決するために役立つGoogle Cloudのメリットはどれでしょうか？
A. 包括的なセキュリティ機能
B. AI最適化インフラストラクチャ
C. 統合型MLOpsツール
D. 事前学習済みで調整可能なモデル
문제 #2
生成型AI(gen AI)の分野において、プラットフォーム層はどのような役割を果たすのでしょうか？
A. 事前学習済みのgen AIモデルへのアクセスを可能にする。
B. 生成AIモデルのトレーニングと実行に必要な計算リソースを提供する。
C. ユーザーがAIの機能を活用し、対話できるようにする。
D. ユーザーが汎用AIモデルと対話し、AIソリューションを構築・展開するためのツールを提供する。
문제 #3
大手eコマース企業は膨大な数の商品画像を保有しており、ウェブサイト上の商品分類と検索機能を改善するために、これらの画像を分類する必要があります。データセット内の画像のほとんどにはラベルが付いています。同社は商品カタログ用の画像認識モデルを構築し、トレーニングしたいと考えています。どのGoogle Cloudサービスを利用すべきでしょうか？
A. ジェミニコードアシスト
B. Gemini Enterprise Agent Platform 上の AutoML
C. Gemini Enterprise Agent Platform でのエージェント検索
D. Google AI Studio
문제 #4
膨大な商品カタログを持つ大手オンライン小売業者は、顧客が探している特定の商品を見つけやすくすることで、顧客満足度を向上させたいと考えています。また、売上増加のために、パーソナライズされたおすすめ商品を提供したいと考えています。この企業は何をすべきでしょうか？
A. Gemini Enterprise の AI コマース検索を使用して顧客体験を向上させ、自然言語検索を可能にし、カスタマイズされた推奨事項を提供し、製品発見を改善します。
B. レコメンデーション機能を使用して、ユーザーにカスタマイズされたレコメンデーションを提供します。
C. Google Cloud の Vision API を使用して製品画像を分析し、関連キーワードで画像を自動的にタグ付けして、検索精度を向上させます。
D. Gemini Enterprise Agent Platformのエージェント検索機能を使用すると、従業員は社内イントラネット全体を検索し、自分の役割、過去の検索履歴、現在の共同作業者に基づいてパーソナライズされた検索結果を受け取ることができます。
문제 #5
迅速エンジニアリングの定義は何ですか？
A. AIモデルが望ましい応答を生成するように導くための指示を設計する技術と科学。
B. AIモデルに、追加のコンテキストや例なしに、直接的な指示や質問を与える。
C. モデルの出力を検証可能なソースに接続する機能。
D. 機械学習を用いてテキストやデータを処理・解釈する人工知能の一分野。
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: D | 문제 #2 정답: D | 문제 #3 정답: B | 문제 #4 정답: A | 문제 #5 정답: A |
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