시험 이름: ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)
인증사: ISQI
인증시험: AI Testing
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| AI 기반 시스템 테스팅 | 11% | - 주요 과제 및 위험 요소 - 테스트 전략 및 접근 방식 |
| 테스트 활동에 AI 활용하기 | 10% | - 테스트 케이스 생성, 결함 예측 - 회귀 테스트 최적화, 테스트 결과 분석 |
| AI 기반 시스템 테스트 기법 | 17% | - 모델 검증 및 확인 - 적대적 테스팅, 편향성 테스팅 |
| 품질 특성 테스팅 | 11% | - 투명성, 공정성, 강건성 테스팅 - 설명 가능성 및 신뢰성 테스팅 |
| AI 시스템 테스트 환경 | 2% | - 데이터 및 인프라 요구사항 |
| 머신러닝(ML) 개요 | 11% | - 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 - ML 워크플로우, 과적합, 과소적합 |
| 신경망 및 테스팅 | 4% | - 신경망의 구조 - 딥러닝의 커버리지 측정 지표 |
| ML 기능적 성능 지표 | 11% | - ROC, AUC, MSE, 실루엣 계수 - 혼동 행렬, 정확도, 정밀도, 재현율 |
| AI 소개 | 10% | - AI의 정의와 유형
|
| AI 기반 시스템의 품질 특성 | 10% | - 윤리성, 편향성, 투명성 및 안전성 - 유연성, 적응성, 자율성 |
| ML 데이터 | 10% | - 데이터 수집, 전처리, 라벨링 - 데이터 품질 관련 문제 및 영향 |
최신 AI Testing CT-AI_v1.0_World 무료샘플문제
1. 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) Tuning the model
B) Data testing
C) Deploying the model
D) Evaluating the model
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 number of classes
B) The quality of the labeling
C) The data pipeline
D) Biased data
3. "Splendid Healthcare" has started developing a cancer detection system based on ML. The type of cancer they plan on detecting has 2% prevalence rate in the population of a particular geography. It is required that the model performs well for both normal and cancer patients.
Which ONE of the following combinations requires MAXIMIZATION?
SELECT ONE OPTION
A) Maximize recall and precision
B) Maximize accuracy and recall
C) Maximize specificity number of classes
D) Maximize precision and accuracy
4. Which ONE of the following hardware is MOST suitable for implementing Al when using ML?
SELECT ONE OPTION
A) Hardware supporting fast matrix multiplication.
B) High powered CPUs.
C) 64-bit CPUs.
D) Hardware supporting high precision floating point operations.
질문과 대답:
| 질문 # 1 정답: A | 질문 # 2 정답: A | 질문 # 3 정답: A | 질문 # 4 정답: A |
1503 개 고객 리뷰고객 피드백 (*일부 유사하거나 오래된 댓글은 숨겨졌습니다.)
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