#GenerativeAILeader #AI #生成AI #Google
セクション1:生成AIの基礎 「生成AIの主要な概念を理解する」の内容をまとめています。
-Google-
Generative AI Leader 認定試験ガイド(日本語要約)
■ セクション1:生成AIの基礎 (~試験の約30%)
1.1 生成AIの主要な概念を理解する
1.2 生成AIが利用されるビジネスユースケースを理解する
1.3 様々なデータタイプとビジネスへの影響を理解する
1.4生成AIランドスケープのコアレイヤーとビジネスへの影響を理解する
1.5 Googleの基盤モデル(Gemini, Gemma, Imagen, Veo)のユースケースと強みを特定する
■ セクション2:Google Cloudの生成AIサービス (~試験の約35%)
2.1 Google Cloudの生成AI分野における強みを説明する
2.2 Google Cloudの事前構築済み生成AIサービスがAI駆動型作業をどのように実現するかを説明する
2.3 Google Cloudの生成AIサービスが顧客体験をどのように向上させるかを説明する
2.4 Google Cloudが開発者のAI構築をどのように支援するかを説明する
2.5 生成AIエージェント向けツールの目的と種類を定義する
■ セクション3:生成AIモデル出力改善のテクニック (~試験の約20%)
3.1 基盤モデルの制限を積極的に克服する方法を説明する
3.2 プロンプトエンジニアリングのテクニックとそれがより良い結果を導く方法を説明する
3.3 グラウンディング技術とそのユースケースを特定する
■ セクション4:成功する生成AIソリューションのためのビジネス戦略 (~試験の約15%)
4.1 変革的な生成AIソリューションを成功裏に実装するためのGoogle Cloudが推奨する手順を説明する
4.2 安全なAIと、悪意のある攻撃や誤用からAIシステムを保護することの重要性を定義する
4.3 ビジネスにおける責任あるAIの重要性を説明する