مجموعه سوالات آزمون جامع Google Cloud Generative AI Leader: ۱۵۰۰ سوال - آخرین آپدیت

دانلود Google Cloud Generative AI Leader: 1500 Exam Questions new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: ۶ آزمون آزمایشی شامل ۱۵۰۰ سوال جامع در زمینه‌های Gemini، ایجنت‌ها (Agents)، RAG، مهندسی پرامپت، هوش مصنوعی امن، هوش مصنوعی مسئولانه و استراتژی کسب‌وکار. در این دوره خواهید آموخت: - تفاوت بین هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML)، هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، مدل‌های پایه، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های چندوجهی (Multimodal). - مقایسه Gemini for Google Workspace، Gemini Enterprise، NotebookLM و راهکارهای تجربه مشتری. - تبیین نقش Agent Platform، Model Garden، Agent Search، ایجنت‌های هوش مصنوعی، ابزارها و APIهای پیش‌ساخته. - انتخاب تکنیک‌های مناسب مهندسی پرامپت شامل zero-shot، few-shot، نقش‌دهی (role prompting) و زنجیره‌سازی پرامپت‌ها. - تشخیص توهمات مدل (Hallucinations)، مشکلات محدودیت دانش، سوگیری، کیفیت پایین داده‌ها و خروجی‌های غیرقابل اعتماد. - انتخاب رویکردهای مناسب برای Grounding، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، Fine-tuning و بررسی انسانی. - بررسی تاثیر Temperature، Top-p، محدودیت توکن‌ها و تنظیمات ایمنی بر رفتار مدل. - ارزیابی ابتکارات هوش مصنوعی مولد بر اساس ارزش کسب‌وکار، هزینه، حریم خصوصی، امنیت، تأخیر (Latency)، مقیاس‌پذیری و آمادگی سازمانی. - به‌کارگیری اصول هوش مصنوعی امن، SAIF، شفافیت، عدالت، پاسخگویی، حریم خصوصی و توضیح‌پذیری. پیش‌نیازها: هیچ پیش‌نیاز رسمی برای گواهینامه لازم نیست. داشتن آگاهی اولیه از هوش مصنوعی، رایانش ابری یا تحول دیجیتال در کسب‌وکار مفید است. آشنایی با فرآیندهای رایج تجاری به درک بهتر سوالات سناریومحور کمک می‌کند. تجربه برنامه‌نویسی، توسعه API یا مهندسی یادگیری ماشین الزامی نیست. کاربران باید توانایی خواندن متون فنی انگلیسی و تحلیل سناریوهای تجاری را داشته باشند. توجه: این دوره صرفاً شامل آزمون‌های تمرینی است و فاقد ویدیوهای آموزشی یا آزمایشگاه‌های هدایت‌شده می‌باشد.

تاریخ ایجاد و به‌روزرسانی دوره: ۱۳ جولای ۲۰۲۶

برای موفقیت در آزمون گواهینامه Google Cloud Generative AI Leader، با این دوره جامع شامل ۱۵۰۰ سوال اختصاصی در ۶ آزمون متمرکز آماده شوید.

هر آزمون دقیقاً ۲۵۰ سوال در سطوح مبتدی، متوسط و پیشرفته دارد. این دوره برای ارزیابی تسلط شما بر مفاهیم GenAI، محصولات گوگل کلاد، Gemini، ایجنت‌های AI، مهندسی پرامپت، Grounding، RAG، هوش مصنوعی امن و استراتژی‌های تجاری طراحی شده است.

سوالات فراتر از تعاریف ساده هستند؛ شما با سناریوهای واقعی کسب‌وکار، تصمیمات انتخاب محصول، عیب‌یابی خروجی مدل‌ها، معماری سیستم، موارد استفاده در تجربه مشتری و محدودیت‌های سازمانی مواجه خواهید شد.

آنچه در این دوره می‌یابید:

• ۶ آزمون تمرینی مجزا
• ۲۵۰ سوال در هر آزمون
• مجموعاً ۱۵۰۰ سوال
• چهار گزینه محتمل برای هر سوال
• دقیقاً یک پاسخ صحیح برای هر سوال
• توضیح مجزا برای تک تک گزینه‌ها
• تحلیل جامع و مفصل برای هر سوال
• طیف سوالات مبتدی تا پیشرفته
• سوالات سناریومحور، مفهومی، کاربردی، مقایسه‌ای و عیب‌یابی

در این دوره، هر گزینه نادرست به جای علامت‌گذاری ساده، تحلیل شده است تا متوجه شوید چرا یک سرویس خاص گوگل کلاد، یک تکنیک AI یا یک تصمیم امنیتی در آن سناریو نامناسب است.

پوشش کامل سرفصل‌ها:

آزمون ۱: مفاهیم Gen AI، داده‌ها و چرخه حیات ML (شامل یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، یادگیری تقویت‌شده، NLP و معیارهای انتخاب مدل).

آزمون ۲: مدل‌های پایه، چشم‌انداز AI و زیرساخت گوگل کلاد (شامل Gemma، Imagen، Veo، TPUها، GPUها، مقیاس‌پذیری و امنیت).

آزمون ۳: Gemini، Workspace، جستجوی سازمانی و تجربه مشتری (شامل Gemini Advanced، Gems، NotebookLM و Conversational Agents).

آزمون ۴: پلتفرم ایجنت، ایجنت‌های AI، ابزارها و توانمندسازی توسعه‌دهنده (شامل AutoML، Reasoning Loops، Cloud Run و Google AI Studio).

آزمون ۵: مهندسی پرامپت، Grounding، RAG و بهینه‌سازی مدل (شامل Chain-of-Thought، ReAct، Fine-tuning و تنظیمات ایمنی).

آزمون ۶: استراتژی Gen AI، هوش مصنوعی امن، مسئولانه و حاکمیت (شامل KPIها، چارچوب SAIF، مدیریت دسترسی IAM و نظارت انسانی).

نمونه سوال تمرینی:

یک سازمان بهداشتی از یک دستیار هوش مصنوعی مولد برای پاسخ به سوالات کارکنان درباره سیاست‌های اداری داخلی استفاده می‌کند. دستیار پاسخ‌های روانی می‌دهد، اما گاهی از اطلاعات قدیمی استفاده می‌کند. سیاست‌ها هر هفته به‌روز می‌شوند و سازمان نمی‌خواهد مدل پایه را بعد از هر تغییر دوباره آموزش دهد. کدام رویکرد مناسب‌تر است؟

الف. افزایش Temperature مدل

ب. استفاده از تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) با مخزن سیاست‌های تایید شده

ج. Fine-tune کردن مدل یک‌بار با استفاده از اسناد تاریخی سیاست‌ها

د. افزایش حداکثر محدودیت توکن‌های خروجی

پاسخ صحیح:

ب. استفاده از تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) با مخزن سیاست‌های تایید شده

تحلیل پاسخ صحیح:

RAG اطلاعات مرتبط را از یک منبع تایید شده بازیابی کرده و پیش از تولید پاسخ به کانتکست مدل اضافه می‌کند. این کار اجازه می‌دهد دستیار بدون نیاز به آموزش مجدد مدل پایه، از به‌روزترین اطلاعات استفاده کند.

تحلیل گزینه‌های نادرست:

افزایش Temperature باعث خلاقیت بیشتر می‌شود اما اطلاعات واقع‌گرایانه و به‌روز ارائه نمی‌دهد. Fine-tuning روی اسناد قدیمی مدل را با تغییر سیاست‌ها سریعاً قدیمی می‌کند. افزایش توکن خروجی فقط طول پاسخ را زیاد می‌کند و تاثیری بر تازگی اطلاعات ندارد.

نکته کاربردی:

زمانی که مدل به دستورالعمل‌های واضح‌تر نیاز دارد از Prompting، زمانی که به اطلاعات به‌روز و قابل اعتماد نیاز دارد از Grounding/RAG و زمانی که به رفتار خاص و ثابت در تعداد زیادی مثال نیاز دارد از Fine-tuning استفاده کنید.

راهنمای استفاده از آزمون‌ها:

هر آزمون را بدون کمک به یادداشت‌ها انجام دهید. پس از ارسال، تمام توضیحات (حتی برای سوالات درست) را مرور کنید. موضوعاتی که در آن‌ها اشتباه کردید یا حدس زدید را یادداشت کرده و با مطالعه مستندات گوگل کلاد، دوباره آزمون مربوطه را بگذرانید.

تمرین ها و آزمونها

آزمون‌های تمرینی Practice Tests

مفاهیم Gen AI، داده‌ها و چرخه حیات ML Gen AI Concepts, Data & ML Lifecycle
مدل‌های پایه، چشم‌انداز AI و زیرساخت گوگل کلاد Foundation Models, AI Landscape & Google Cloud Infrastructure
Gemini، Workspace، جستجوی سازمانی و تجربه مشتری Gemini, Workspace, Enterprise Search & Customer Experience
پلتفرم ایجنت، ایجنت‌های AI، ابزارها و توانمندسازی توسعه‌دهنده Agent Platform, AI Agents, Tools & Developer Enablement
مهندسی پرامپت، Grounding، RAG و بهینه‌سازی مدل Prompt Engineering, Grounding, RAG & Model Optimization
استراتژی Gen AI، هوش مصنوعی امن، مسئولانه و حاکمیت Gen AI Strategy, Secure AI, Responsible AI & Governance