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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:2024-12-20

問題と解答:全40問

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無料問題集CT-AI 資格取得

質問 1:
"AllerEgo" is a product that uses sell-learning to predict the behavior of a pilot under combat situation for a variety of terrains and enemy aircraft formations. Post training the model was exposed to the real- world data and the model was found to be behaving poorly. A lot of data quality tests had been performed on the data to bring it into a shape fit for training and testing.
Which ONE of the following options is least likely to describes the possible reason for the fall in the performance, especially when considering the self-learning nature of the Al system?
SELECT ONE OPTION
The difficulty of defining criteria for improvement before the model can be accepted.
The fast pace of change did not allow sufficient time for testing.
The unknown nature and insufficient specification of the operating environment might have caused the poor performance.
There was an algorithmic bias in the Al system.
A. The difficulty of defining criteria for improvement before the model can be accepted.
Defining criteria for improvement is a challenge in the acceptance of AI models, but it is not directly related to the performance drop in real-world scenarios. It relates more to the evaluation and deployment phase rather than affecting the model's real-time performance post-deployment.
B. The unknown nature and insufficient specification of the operating environment might have caused the poor performance.
This is highly likely to affect performance. Self-learning AI systems require detailed specifications of the operating environment to adapt and learn effectively. If the environment is insufficiently specified, the model may fail to perform accurately in real-world scenarios.
C. There was an algorithmic bias in the AI system.Algorithmic bias can significantly impact the performance of AI systems. If the model has biases, it will not perform well across different scenarios and data distributions.
D. The fast pace of change did not allow sufficient time for testing.
This can significantly affect the model's performance. If the system is self-learning, it needs to adapt quickly, and insufficient testing time can lead to incomplete learning and poor performance.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
Which of the following is THE LEAST appropriate tests to be performed for testing a feature related to autonomy?
SELECT ONE OPTION
A. Test for human handover to give rest to the system.
B. Test for human handover after a given time interval.
C. Test for human handover when it should actually not be relinquishing control.
D. Test for human handover requiring mandatory relinquishing control.
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
Max. Score: 2
Al-enabled medical devices are used nowadays for automating certain parts of the medical diagnostic processes. Since these are life-critical process the relevant authorities are considenng bringing about suitable certifications for these Al enabled medical devices. This certification may involve several facets of Al testing (I - V).
I . Autonomy
II . Maintainability
III . Safety
IV . Transparency
V . Side Effects
Which ONE of the following options contains the three MOST required aspects to be satisfied for the above scenario of certification of Al enabled medical devices?
SELECT ONE OPTION
A. Aspects I, II, and III
B. Aspects I, IV, and V
C. Aspects II, III and IV
D. Aspects III, IV, and V
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
The activation value output for a neuron in a neural network is obtained by applying computation to the neuron.
Which ONE of the following options BEST describes the inputs used to compute the activation value?
SELECT ONE OPTION
A. Activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
B. Individual bias at the neuron level, activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
C. Individual bias at the neuron level, and activation values of neurons in the previous layer.
D. Individual bias at the neuron level, and weights assigned to the connections between the neurons.
正解:B
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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