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최신 Google Cloud Certified Generative-AI-Leader 무료샘플문제 (Q46-Q51):

질문 # 46
The office of the CISO wants to use generative AI (gen AI) to help automate tasks like summarizing case information, researching threats, and taking actions like creating detection rules. What agent should they use?

A. Code agent
B. Customer service agent
C. Data agent
D. Security agent

정답：D

설명：
Given the tasks involve researching threats and creating detection rules, the most appropriate and specialized agent would be a Security agent. This type of agent would be pre-configured or easily adaptable to understand security-specific contexts, data, and actions within a CISO's domain.
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질문 # 47
A large multinational corporation with geographically dispersed teams struggles with knowledge silos and inconsistent access to crucial internal information. What is a key business benefit of using Google Agentspace in this scenario?

A. Improved IT infrastructure management across offices.
B. Enhanced data encryption and compliance for internal communications.
C. Seamless knowledge sharing and collaboration across internal systems.
D. Automation of employee performance reviews using AI.

정답：C

설명：
Google Agentspace (or similar agent-based frameworks) aims to connect and orchestrate various AI capabilities and data sources. In a scenario with knowledge silos, a key benefit would be to enable seamless knowledge sharing and collaboration by allowing agents to access, process, and disseminate information across different internal systems and teams.
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질문 # 48
A company is developing an AI character for a video game. The AI character needs to learn how to navigate a complex environment and make decisions to achieve certain objectives within the game. When the AI takes actions that lead to positive outcomes, like finding a reward or overcoming an obstacle, it receives a positive score. When it takes actions that lead to negative outcomes, like hitting a wall or losing progress, it receives a negative score. Through this process of trial and error, the AI gradually improves the character's ability to play the game effectively. What machine learning should the company use?

A. Supervised learning
B. Reinforcement learning
C. Deep learning
D. Unsupervised learning

정답：B

설명：
This scenario perfectly describes reinforcement learning. In reinforcement learning, an agent learns to make decisions by interacting with an environment, receiving1 rewards for desirable actions and penalties for undesirable ones,2 and iteratively improving its behavior through trial and error to maximize cumulative reward.
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질문 # 49
A company is defining their generative AI strategy. They want to follow Google-recommended practices to increase their chances of success. Which strategy should they use?

A. Rapid implementation strategy
B. Multi-directional strategy
C. Top-down strategy
D. Bottom-up strategy

정답：C

설명：
Google Cloud often recommends a "top-down" approach for generative AI strategy. This means starting with clear business objectives and leadership alignment on how generative AI can solve critical business problems, rather than simply experimenting from the bottom up without a clear strategic direction.
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질문 # 50
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.

정답：A

설명：
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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질문 # 51
......

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