Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam (Generative-AI-Leader日本語版) - Generative-AI-Leader日本語무료 덤프문제 풀어보기

A. 新しいドキュメントを使用して基礎モデルを微調整する

B. 例題付きの基本的なプロンプト

C. 役割に基づくプロンプト

D. 検索拡張生成(RAG)

A. 社内システム間でのシームレスな知識共有とコラボレーション。

B. 社内通信におけるデータ暗号化とコンプライアンスの強化。

C. オフィス全体におけるITインフラ管理の改善。

D. AIを用いた従業員業績評価の自動化。

A. 在庫に関する質問には、事前に構築された汎用AIチャットボットを使用します。

B. エージェントがリアルタイムデータを取得するために、Google Cloud データベースと Vertex AI を使用します。

C. Vertex AI Studioを使用して、サンプル在庫データでモデルを微調整します。

D. gen AIエージェントを使用する代わりに、カスタムAPIを構築します。

A. 機械学習を構築、展開、管理するためのツールの統合プラットフォームを提供します。

B. 機械学習ワークフローで使用されるデータに対して、スケーラブルでコスト効率の高いオブジェクト ストレージを提供します。

C. 機械学習で使用される大規模なデータセットを効率的に分析および探索するためのメカニズムを提供します。

D. エンタープライズ セキュリティとプライバシー保護を備えた gen AI コーディング支援を提供します。

A. 頂点AI

B. Google Kubernetes Engine (GKE)

C. ビッグクエリ

D. Google Cloud Storage

A. Google Cloud は継続的な改善に重点を置いており、最新の AI ツール、機能、ベスト プラクティスにアクセスできます。

B. 開発者を支援する Google Cloud の包括的なトレーニング マテリアルとチュートリアル。

C. Google Cloud の共同 AI コミュニティとサポート フォーラムは、開発者と AI エキスパートを結び付けます。

D. Google Cloud の事前トレーニング済みモデルと、ローコードおよびノー​​コードの AI ツールとサービス。

A. データ匿名化技術を適用して、機密データを削除または隠蔽します。

B. AI モデルが大規模かつ多様なデータセットでトレーニングされていることを確認します。

C. 強力なアクセス制御を実装して、生の調査データを表示できるチームを制限します。

D. 今後の調査では定量的なフィードバック データのみを収集することに重点を置きます。