Generative AI Leader

コースについて

Google Cloud Generative AI Leader は、生成AIをビジネスで活用するための知識を評価する基礎レベルの認定資格です。技術者だけでなくビジネスマンにもおすすめの認定資格で、生成AIの仕組み、Google CloudのAIサービス、活用戦略、責任あるAI導入について理解し、組織でAI活用を推進できる人材を受験の対象とした認定資格です。

https://cloud.google.com/learn/certification/generative-ai-leader?hl=ja

コース内容

Generative AI Leaderの概要

Generative AI Leaderの試験概要

コースについて

コース内容

Generative AI Leaderの概要

Generative AI Leaderの試験概要

Generative AI Leader受験方法

Generative AI Leaderの受験方法

セクション 1: 生成 AI の基礎（試験内容の約 30%）

1.1 生成 AI の中心的なコンセプトとユースケースを説明する。

1.2 生成 AI で使用されるさまざまなデータタイプと、それらがビジネスにどのような影響を与えるかを説明する。

1.3 生成 AI を取り巻く環境の主要なレイヤと、それらがビジネスにどのような影響を与えるかを特定する。

1.4 Google の基盤モデル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（試験内容の約 35%）

2.1 生成 AI 分野における Google Cloud の強みを説明する

2.2 AI を活用した業務を Google Cloud の事前構築済みの生成 AI サービスで実現する方法を説明する。

2.3 Google Cloud の生成 AI サービスでカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法を説明する。

2.4 Google Cloud で開発者による AI を活用した構築を促進する方法について説明する。

2.5 生成 AI エージェント用ツールの目的と種類を定義する。

セクション 3: 生成 AI モデル出力を改善する手法（試験内容の約 20%）

3.1 基盤モデルの限界に事前に対処する方法について説明する。

3.2 プロンプトエンジニアリングの手法と、それがどうより良い結果につながるかについて説明する。

3.3 グラウンディング手法とそのユースケースを特定する。

セクション 4: 生成 AI ソリューションを成功に導くビジネス戦略（試験の約 15%）

4.1 革新的な生成 AI ソリューションを適切に導入するための、Google Cloud で推奨されるステップを説明する

4.2 安全な AI と、AI システムを悪意のある攻撃や不正使用から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。

コースについて

コース内容

Generative AI Leaderの概要

Generative AI Leaderの試験概要

Generative AI Leader受験方法

Generative AI Leaderの受験方法

セクション 1: 生成 AI の基礎（試験内容の約 30%）

1.1 生成 AI の中心的なコンセプトとユースケースを説明する。

1.2 生成 AI で使用されるさまざまなデータタイプと、それらがビジネスにどのような影響を与えるかを 説明する。

1.3 生成 AI を取り巻く環境の主要なレイヤと、それらがビジネスにどのような影響を与えるかを特定 する。

1.4 Google の基盤モデル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（試験内容の約 35%）

2.1 生成 AI 分野における Google Cloud の強みを説明する

2.2 AI を活用した業務を Google Cloud の事前構築済みの生成 AI サービスで実現する方法を説明 する。

2.3 Google Cloud の生成 AI サービスでカスタマー エクスペリエンスを向上させる方法を説明する。

2.4 Google Cloud で開発者による AI を活用した構築を促進する方法について説明する。

2.5 生成 AI エージェント用ツールの目的と種類を定義する。

セクション 3: 生成 AI モデル出力を改善する手法（試験内容の約 20%）

3.1 基盤モデルの限界に事前に対処する方法について説明する。

3.2 プロンプト エンジニアリングの手法と、それがどうより良い結果につながるかについて説明する。

3.3 グラウンディング手法とそのユースケースを特定する。

セクション 4: 生成 AI ソリューションを成功に導くビジネス戦略（試験の約 15%）

4.1 革新的な生成 AI ソリューションを適切に導入するための、Google Cloud で推奨されるステップ を説明する

4.2 安全な AI と、AI システムを悪意のある攻撃や不正使用から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。

1.2 生成 AI で使用されるさまざまなデータタイプと、それらがビジネスにどのような影響を与えるかを説明する。

1.3 生成 AI を取り巻く環境の主要なレイヤと、それらがビジネスにどのような影響を与えるかを特定する。

2.2 AI を活用した業務を Google Cloud の事前構築済みの生成 AI サービスで実現する方法を説明する。

2.3 Google Cloud の生成 AI サービスでカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法を説明する。

3.2 プロンプトエンジニアリングの手法と、それがどうより良い結果につながるかについて説明する。

4.1 革新的な生成 AI ソリューションを適切に導入するための、Google Cloud で推奨されるステップを説明する