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ISTQB CT-AI 問題集

CT-AI

試験コード:CT-AI

試験名称:Certified Tester AI Testing Exam

最近更新時間:2024-11-20

問題と解答:全40問

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追加した商品:"PDF版"
価格: ¥6599 

無料問題集CT-AI 資格取得

質問 1:
Which ONE of the following options does NOT describe a challenge for acquiring test data in ML systems?
SELECT ONE OPTION
A. Data for the use case is being generated at a fast pace.
B. Nature of data constantly changes with lime.
C. Test data being sourced from public sources.
D. Compliance needs require proper care to be taken of input personal data.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
In a certain coffee producing region of Colombia, there have been some severe weather storms, resulting in massive losses in production. This caused a massive drop in stock price of coffee.
Which ONE of the following types of testing SHOULD be performed for a machine learning model for stock-price prediction to detect influence of such phenomenon as above on price of coffee stock.
SELECT ONE OPTION
A. Testing for security
B. Testing for concept drift
C. Testing for bias
D. Testing for accuracy
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
Which ONE of the following options BEST DESCRIBES clustering?
SELECT ONE OPTION
A. Clustering is done without prior knowledge of output classes.
B. Clustering is supervised learning.
C. Clustering requires you to know the classes.
D. Clustering is classification of a continuous quantity.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Which ONE of the following is the BEST option to optimize the regression test selection and prevent the regression suite from growing large?
SELECT ONE OPTION
A. Using an Al-based tool to optimize the regression test suite by analyzing past test results
B. Using of a random subset of tests.
C. Identifying suitable tests by looking at the complexity of the test cases.
D. Automating test scripts using Al-based test automation tools.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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ISTQB CT-AI 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • systems from those required for conventional systems.
トピック 2
  • Introduction to AI: This exam section covers topics such as the AI effect and how it influences the definition of AI. It covers how to distinguish between narrow AI, general AI, and super AI; moreover, the topics covered include describing how standards apply to AI-based systems.
トピック 3
  • Neural Networks and Testing: This section of the exam covers defining the structure and function of a neural network including a DNN and the different coverage measures for neural networks.
トピック 4
  • ML Functional Performance Metrics: In this section, the topics covered include how to calculate the ML functional performance metrics from a given set of confusion matrices.
トピック 5
  • Testing AI-Based Systems Overview: In this section, focus is given to how system specifications for AI-based systems can create challenges in testing and explain automation bias and how this affects testing.
トピック 6
  • ML: Data: This section of the exam covers explaining the activities and challenges related to data preparation. It also covers how to test datasets create an ML model and recognize how poor data quality can cause problems with the resultant ML model.
トピック 7
  • Methods and Techniques for the Testing of AI-Based Systems: In this section, the focus is on explaining how the testing of ML systems can help prevent adversarial attacks and data poisoning.
トピック 8
  • Quality Characteristics for AI-Based Systems: This section covers topics covered how to explain the importance of flexibility and adaptability as characteristics of AI-based systems and describes the vitality of managing evolution for AI-based systems. It also covers how to recall the characteristics that make it difficult to use AI-based systems in safety-related applications.
トピック 9
  • Testing AI-Specific Quality Characteristics: In this section, the topics covered are about the challenges in testing created by the self-learning of AI-based systems.
トピック 10
  • Machine Learning ML: This section includes the classification and regression as part of supervised learning, explaining the factors involved in the selection of ML algorithms, and demonstrating underfitting and overfitting.

参照:https://www.istqb.org/certifications/artificial-inteligence-tester

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