ISTQB CT-AI 시험요강:
| 주제 | 소개 |
|---|
| 주제 1 | - 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.
|
| 주제 2 | - 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.
|
| 주제 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.
|
| 주제 4 | - Using AI for Testing: In this section, the exam topics cover categorizing the AI technologies used in software testing.
|
| 주제 5 | - 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.
|
| 주제 6 | - 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.
|
| 주제 7 | - 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.
|
| 주제 8 | - Test Environments for AI-Based Systems: This section is about factors that differentiate the test environments for AI-based
|
| 주제 9 | - 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.
|
| 주제 10 | - systems from those required for conventional systems.
|
| 주제 11 | - 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.
|
참조: https://www.istqb.org/certifications/artificial-inteligence-tester
ISTQB CT-AI 시험 개요:
| 인증 벤더: | ISTQB |
| 시험명: | ISTQB Certified Tester AI Testing (CT-AI) 시험 |
| 시험 번호: | CT-AI |
| 실제 시험 문항 수: | 40 |
| 관련 자격증: | ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) |
| 지원 언어: | English |
| 합격 점수: | 65% |
| 자격증 유효 기간: | 평생 |
| 시험 시간: | 60 minutes |
| 시험 형식: | 객관식 |
| 권장 교육: | ISTQB 공인 교육 제공 기관 |
| 시험 등록: | ISTQB 공식 홈페이지 |
| 샘플 문제: | ISTQB CT-AI 샘플 문제 |
| 응시 방법: | ISTQB 공인 시행 기관을 통한 온라인 감독 시험 또는 현장 감독 시험 방식 |
| 전제 조건: | ISTQB Foundation Level (CTFL) 지식 및 소프트웨어 테스팅 개념, 기계학습 기초에 대한 이해가 권장됩니다. |
| 공식 요강 URL: | https://www.istqb.org |
1044 개 고객 리뷰
품질과 가치ITCertKR 의 높은 정확도를 보장하는 최고품질의 덤프는 IT인증시험에 대비하여 제작된것으로서 높은 적중율을 자랑하고 있습니다.
테스트 및 승인ITCertKR 의 덤프는 모두 엘리트한 전문가들이 실제시험문제를 분석하여 답을 작성한 만큼 시험문제의 적중률은 아주 높습니다.
쉽게 시험패스ITCertKR의 테스트 엔진을 사용하여 시험을 준비한다는것은 첫 번째 시도에서 인증시험 패스성공을 의미합니다.
주문하기전 체험ITCertKR의 각 제품은 무료 데모를 제공합니다. 구입하기로 결정하기 전에 덤프샘플문제로 덤프품질과 실용성을 검증할수 있습니다.
