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1年間の無料アップデートが利用可能
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ヘルプがない、全額返金
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ISQI CT-AI_v1.0_World 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| テスト業務へのAIの活用 | 10% | - 回帰テストの最適化、テスト結果の分析 - テストケースの自動生成、不具合の予測 |
| 機械学習の動作性能指標 | 11% | - ROC曲線、AUC値、平均二乗誤差、シルエット係数 - 混同行列、正解率、適合率、再現率 |
| AIの基礎知識 | 10% | - AI技術と開発フレームワーク
|
| AI搭載システムのテスト手法 | 17% | - モデルの妥当性確認と検証 - 敵対的テスト、偏りの検証テスト |
| AI搭載システムの品質特性 | 10% | - 柔軟性、適応性、自律性 - 倫理的側面、偏り、透明性、安全性 |
| ニューラルネットワークとテスト | 4% | - 深層学習における網羅性指標 - ニューラルネットワークの構造 |
| AIシステム向けテスト環境 | 2% | - データ基盤とインフラストラクチャの要件 |
| 機械学習(ML)の概要 | 11% | - 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 - MLの処理フロー、過学習、未学習 |
| AI搭載システムのテスト実施 | 11% | - 特有の課題とリスク - テスト戦略と実施手法 |
| 品質特性に対するテスト | 11% | - 透明性、公平性、堅牢性の検証 - 説明可能性と信頼性のテスト |
| 機械学習におけるデータ | 10% | - データ品質の課題と影響 - データの取得、前処理、ラベル付け |
ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) 認定 CT-AI_v1.0_World 試験問題:
問題 #1
Which ONE of the following hardware is MOST suitable for implementing Al when using ML?
SELECT ONE OPTION
A. Hardware supporting high precision floating point operations.
B. Hardware supporting fast matrix multiplication.
C. High powered CPUs.
D. 64-bit CPUs.
問題 #2
Arihant Meditation is a startup using Al to aid people in deeper and better meditation based on analysis of various factors such as time and duration of the meditation, pulse and blood pressure, EEG patters etc. among others. Their model accuracy and other functional performance parameters have not yet reached their desired level.
Which ONE of the following factors is NOT a factor affecting the ML functional performance?
SELECT ONE OPTION
A. The quality of the labeling
B. The number of classes
C. The data pipeline
D. Biased data
問題 #3
Which ONE of the following options is the MOST APPROPRIATE stage of the ML workflow to set model and algorithm hyperparameters?
SELECT ONE OPTION
A. Evaluating the model
B. Tuning the model
C. Deploying the model
D. Data testing
問題 #4
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 accuracy
B. Testing for concept drift
C. Testing for bias
D. Testing for security
解説:
| 問題 #1 正解: B | 問題 #2 正解: B | 問題 #3 正解: B | 問題 #4 正解: B |

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