Generative-AI-Leader練習問題集、Generative-AI-Leader過去問

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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 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 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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Generative-AI-Leader試験の準備方法｜便利なGenerative-AI-Leader練習問題集試験｜効果的なGoogle Cloud Certified - Generative AI Leader Exam過去問

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Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam 認定 Generative-AI-Leader 試験問題 (Q32-Q37):

質問 # 32
A company wants a generative AI platform that provides the infrastructure, tools, and pre-trained models needed to build, deploy, and manage its generative AI solutions. Which Google Cloud offering should the company use?

A. Google Cloud Storage
B. Vertex AI
C. Google Kubernetes Engine (GKE)
D. BigQuery

正解：B

解説：
Vertex AI is Google Cloud's unified machine learning platform that provides end-to-end support for the ML lifecycle, including access to pre-trained models (foundation models), tools for fine-tuning, deployment, and management of generative AI solutions. BigQuery is a data warehouse, GKE is for container orchestration, and Cloud Storage is for object storage; while they might be components used with Vertex AI, they are not the comprehensive generative AI platform themselves.
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質問 # 33
A large company is creating their generative AI (gen AI) solution by using Google Cloud's offerings. They want to ensure that their mid-level managers contribute to a successful gen AI rollout by following Google-recommended practices. What should the mid-level managers do?

A. Create a robust data strategy to ensure teams can access high-quality, relevant data that is appropriate for training and fine-tuning gen AI models.
B. Perform continuous testing, measurement, and refinement based on user feedback and real- world performance data.
C. Drive gen AI adoption by identifying high-impact, feasible solutions that address specific challenges within their workflows.
D. Secure funding and resources for AI initiatives by demonstrating the potential return on investment to the chief financial officer (CFO).

正解：C

解説：
Google's recommended strategy for a successful generative AI rollout involves a combination of top-down strategic alignment and bottom-up adoption. In this structure, the role of the mid-level manager is critical for driving tangible value within their specific domain.

質問 # 34
What are core hardware components of the infrastructure layer in the generative AI landscape?

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

正解：D

解説：
The Generative AI landscape is often broken down into several functional layers: Applications, Agents, Platforms, Models, and Infrastructure.
The Infrastructure Layer is the foundation, providing the physical and virtual computing resources necessary to run and train the large models. These resources include servers, storage, networking, and most importantly, the specialized hardware accelerators required for high-volume, parallel computation.
The core hardware components are the Graphics Processing Units (GPUs) and the custom-designed Tensor Processing Units (TPUs) (A). These accelerators are optimized for the massive matrix operations fundamental to deep learning and Gen AI model training and inference.
Options B (User interfaces) and D (Tools and services) refer to the Application and Platform layers, respectively.
Option C (Pre-trained models) refers to the Model layer.
The physical hardware underpinning these abstract layers are the TPUs and GPUs.
(Reference: Google Cloud Generative AI Study Guides state that the Infrastructure Layer provides the core computing resources needed for generative AI, including the physical hardware (like servers, GPUs, and TPUs) and the essential software needed to train, store, and run AI models.)

質問 # 35
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?

A. Temperature
B. Top-p (nucleus sampling)
C. Safety settings
D. Output length

正解：D

質問 # 36
A pharmaceutical company's research and development department spends significant time manually reviewing new scientific papers to identify potential drug targets. They need a solution that can answer questions about these documents and provide summarized insights to researchers without requiring extensive coding expertise. What should the organization do?

A. Use Vertex AI Agent Builder to create a custom AI agent.
B. Use Gemini for Google Workspace to facilitate collaborative document review.
C. Use Vertex AI AutoML to train a model that classifies papers into predefined research areas.
D. Use Vertex AI Search to index the papers and enable keyword-based searches.

正解：A

解説：
The requirement is to answer questions about the documents and provide summarized insights without requiring extensive coding expertise. Vertex AI Agent Builder is designed precisely for creating custom AI agents, often with low-code or no-code capabilities, that can interact with and process large volumes of information like scientific papers. While Vertex AI Search could index papers for keyword searches, it doesn't directly answer questions or provide summarized insights in the same way a generative AI agent built with Agent Builder could. Gemini for Google Workspace is for collaborative work, not specifically for building custom AI agents for document analysis. Vertex AI AutoML is for training classification models, which is different from answering questions and summarizing.

質問 # 37
......

弊社が行った一連のGenerative-AI-Leader措置は、最も専門的な製品と最も専門的なサービスをお客様に提供することでもあります。 Generative-AI-Leader学習教材に加えて、さまざまな製品も使用していると思います。 Generative-AI-Leaderトレーニングエンジンでどのようなサービスがプロフェッショナルと見なされるかは、ご自身の判断で判断してください。しかし、私たちの製品研究教材は、あなたが使用したGenerative-AI-Leader試験シミュレーションの中で最も専門的でなければならないことを言いたいと思います。そして、Generative-AI-Leader試験問題は時間とお金に見合う価値があることがわかります。

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