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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
  • AVソリューションの構築：このセクションでは、AVシステムデザイナーのスキルを評価し、顧客の要件を理解し、それを実用的なAVソリューションへと変換するプロセスを網羅します。顧客ニーズ分析の実施、照明や音響などの条件を評価するための現場調査の実施、AVプロジェクトのスコープ策定、システムレイアウトとドキュメントの設計といったタスクが含まれます。
トピック 2
  • AVソリューションの実装：このセクションでは、AV統合技術者のスキルを評価し、AVシステム設計の実現に焦点を当てます。コンポーネントの検証、供給設備の管理、文書作成、トレーニング、そしてシステムの運用をサポートするアズビルド図面の作成など、システム統合能力を評価します。
トピック 3
  • AVシステム運用サポート：この試験セクションでは、AVサポートスペシャリストのスキルを評価し、オーディオビジュアルシステムの運用サポートの提供に重点を置いています。リモートおよびオンサイトでのトラブルシューティング、ユーザートレーニング、ライブイベントサポートの提供など、実際の使用シナリオにおいてシステムが効果的に機能することを保証します。
トピック 4
  • AVソリューションの保守：この試験セクションでは、AVメンテナンス技術者のスキルを評価し、AVシステムの保守と修理に焦点を当てます。業務には、運用の監督、ファームウェアのアップデートやコンポーネントの交換などの定期メンテナンスの実施、トラブルシューティングと修理プロセスによる問題解決、長期的なシステムパフォーマンスの確保などが含まれます。

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夢を持ったら実現するために頑張ってください。「信仰は偉大な感情で、創造の力になれます。」とゴーリキーは述べました。私の夢は最高のIT専門家になることです。その夢は私にとってはるか遠いです。でも、成功へのショートカットがを見つけました。JPTestKingのGoogleのGenerative-AI-Leader試験トレーニング資料を利用して気楽に試験に合格しました。それはコストパフォーマンスが非常に高い資料ですから、もしあなたも私と同じIT夢を持っていたら、JPTestKingのGoogleのGenerative-AI-Leader試験トレーニング資料を利用してください。それはあなたが夢を実現することを助けられます。

Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam 認定 Generative-AI-Leader 試験問題 (Q101-Q106):

質問 # 101
An organization wants to use generative AI to create a marketing campaign. They need to ensure that the AI model generates text that is appropriate for the target audience. What should the organization do?

正解：B

解説：
Role prompting is a technique where you instruct the generative AI model to "act as" a specific persona or character. By assigning the model a role (e.g., "Act as a marketing expert writing for a young, tech-savvy audience"), you can guide its tone, style, and content to be appropriate for the target audience of the marketing campaign.


質問 # 102
A company wants to adopt generative AI and is concerned about vendor lock-in. They want to maintain flexibility in their technology stack. What Google Cloud strength would ease their concerns?

正解：D

解説：
Google Cloud promotes an open and flexible approach to its AI offerings, supporting open standards, open- source initiatives (like TensorFlow, Kubernetes, and Gemma), and providing various integration options. This helps alleviate vendor lock-in concerns by giving customers choice and control over their technology stack.
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質問 # 103
A team is using a generative AI model to automatically generate short summaries of customer feedback. They need to ensure that these summaries are concise and easy to digest. What model setting should they adjust?

正解：C

解説：
The objective is to make the generated summaries concise-that is, to control their length.
In the configuration of a generative AI model, particularly a large language model (LLM), the parameter used to directly control the maximum size of the response is the Output Length parameter (often referred to as max_output_tokens or max_tokens). By setting a low limit on this parameter, the team can ensure that the model is forced to terminate its response once that limit is reached, resulting in a shorter, more concise summary that is " easy to digest, " as requested.
The other parameters control different aspects of the output quality:
Temperature (C) controls the creativity or randomness of the output. Lowering it makes the output more predictable; raising it makes it more diverse. It does not control length.
Top-p (A) is a decoding method related to temperature that also controls the model ' s creativity by limiting the vocabulary from which it can choose the next token. It does not control length.
Safety settings (B) are used to filter and block the generation of harmful, illegal, or inappropriate content.
They do not affect the length or conciseness of the output.
(Reference: Google Cloud ' s Generative AI documentation on model parameters explicitly lists max_output_tokens or Output Length as the setting used to determine the maximum size of a model ' s generated response.)


質問 # 104
What is a primary benefit of using a multi-agent system?

正解：C

解説：
Multi-agent systems are designed to tackle complex problems by breaking them down into sub- tasks, where each agent specializes in a specific function. These agents then coordinate and collaborate to achieve a larger, more intricate goal that a single, monolithic AI model might struggle with.


質問 # 105
A human resources team is implementing a new generative AI application to assist the department in screening a large volume of job applications. They want to ensure fairness and build trust with potential candidates. What should the team prioritize?

正解：A

解説：
To ensure fairness and build trust, especially in sensitive areas like job applications, transparency in how AI evaluates applications and uses data is paramount. This involves understanding potential biases, explaining decisions (where possible), and ensuring human oversight.
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質問 # 106
......

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