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【General】
Generative-AI-Leader Prüfungsaufgaben - Generative-AI-Leader Unterlage
Posted at 1/25/2026 11:16:27
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Die Schwierigkeiten können den Charakter eines Menschen testen. Eine schlechte Situation kann die Aufrichtigkeit eines Menschen zeigen. Wenn man einer schlechten Situation gegenüberstehen, können nur die mutigen es gant leichtnehmen. Sind Sie ein mutiger Mensch? Wenn Sie sich nicht so gut auf Ihre Prüfung vorbereiten, können Sie es noch leichtnehmen. Weil Sie die Fragenkataloge zur Google Generative-AI-Leader Prüfung von ZertFragen haben. Und eine Google Generative-AI-Leader Prüfung wird Sie nicht niederschlagen.
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Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam Generative-AI-Leader Prüfungsfragen mit Lösungen (Q52-Q57):52. Frage
A company wants to choose a generative AI (gen AI) use case that will be successful and have the most impact. What key factor should they determine first according to Google Cloud-recommended practices?
- A. The specific business problems the company aims to solve and the desired outcomes.
- B. The number of employees who will be trained to use the new gen AI tools.
- C. The availability of pre-trained models that are offered on various cloud computing platforms.
- D. The frequency of updates to the underlying foundation models used by different gen AI platforms.
Antwort: A
Begründung:
A fundamental principle for successful AI adoption, including generative AI, is to start with clear business problems and desired outcomes. Without a well-defined problem, the AI solution might not deliver meaningful value, regardless of the technology used. This "problem-first" approach is crucial for impactful AI strategy.
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53. Frage
A data science team needs a centralized and organized location to store its various model versions, track their metadata, and easily deploy them to the respective applications. What Google Cloud service should they use?
- A. Cloud Storage
- B. BigQuery
- C. Vertex AI Pipelines
- D. Model Registry
Antwort: D
Begründung:
A Model Registry (specifically part of Vertex AI Model Registry) is designed precisely for managing the lifecycle of machine learning models. It provides a centralized repository for storing, versioning, tracking metadata, and facilitating the deployment of models, which is essential for MLOps. Cloud Storage is for raw data, BigQuery for data warehousing, and Vertex AI Pipelines for workflow orchestration.
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54. Frage
A social media platform uses a generative AI model to automatically generate summaries of user-submitted posts to provide quick overviews for other users. While the summaries are generally accurate for factual posts, the model occasionally misinterprets sarcasm, satire, or nuanced opinions, leading to summaries that misrepresent the original intent and potentially cause misunderstandings or offense among users. What should the platform do to overcome this limitation of the AI-generated summaries?
- A. Incorporate a human-in-the-loop (HITL) review process to refine the summaries.
- B. Decrease the output length of the summaries to make them more concise.
- C. Implement stricter safety settings to filter out potentially misinterpreted content altogether.
- D. Increase the temperature parameter of the model to encourage more varied and less literal interpretations.
Antwort: A
Begründung:
When AI struggles with nuances like sarcasm or satire, human oversight is often the most effective solution. A human-in-the-loop (HITL) process allows human reviewers to check, correct, and refine AI-generated content before it is published, ensuring accuracy and appropriateness, especially for sensitive or complex language.
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55. Frage
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?
- A. Ensuring that the AI application can automatically rank all candidates without requiring human review.
- B. Focusing on minimizing the processing time for each application to improve efficiency.
- C. Integrating the AI application with various job boards to maximize candidate reach.
- D. Ensuring AI operates transparently, especially regarding application evaluation and data usage.
Antwort: D
Begründung:
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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56. Frage
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?
- A. Use role prompting.
- B. Use prompt chaining.
- C. Adjust the temperature parameter.
- D. Use few-shot prompting.
Antwort: A
Begründung:
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.
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57. Frage
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gewiss nicht Byronisch, Der Vorblick ist vom Rückblick verschieden; Generative-AI-Leader leicht weist man auf, wie die Frucht am Stengel, der Stengel am Zweig, der Zweig am Ast, der Ast am Baum sitzt.
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