ISQI CT-AI_v1.0_World 시험 개요:
| 인증 벤더: | iSQI / ISTQB |
|---|---|
| 시험명: | ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) |
| 시험 번호: | CT-AI_v1.0_World |
| 실제 시험 문항 수: | 40 |
| 시험 형식: | 객관식 |
| 응시료: | $250 USD |
| 자격증 유효 기간: | 평생 |
| 지원 언어: | 영어, 프랑스어, 포르투갈어, 이용 가능 여부에 따라 기타 지역 언어 |
| 시험 시간: | 60-75 |
| 합격 점수: | 65% (31/47 points) |
| 관련 자격증: | ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) |
| 샘플 문제: | ISQI CT-AI_v1.0_World 샘플 문제 |
| 응시 방법: | 컴퓨터 기반 시험으로 Pearson VUE 시험 센터와 iSQI FLEX 원격 감독을 통해 응시할 수 있습니다. |
| 전제 조건: | 응시자는 유효한 ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) 자격증을 보유해야 합니다. |
| 공식 요강 URL: | https://isqi.org/ISTQB-Certified-Tester-AI-Testing-v1.0-CT-AI/CT-AI.157 |
ISQI CT-AI_v1.0_World 시험 요강 주제:
| 섹션 | 목표 |
|---|---|
| 주제 1: ML 신경망과 테스트 | - 신경망
|
| 주제 2: ML 데이터 | - 데이터 품질
|
| 주제 3: AI 기반 시스템의 테스트 환경 | - AI 테스트 인프라
|
| 주제 4: AI 기반 시스템 테스트 개요 | - AI 테스트 기초
|
| 주제 5: AI 특화 품질 특성 테스트 | - 품질 검증
|
| 주제 6: Machine Learning | - ML 기초
|
| 주제 7: AI 기반 시스템 테스트를 위한 방법과 기법 | - 테스트 설계 기법
|
| 주제 8: AI 기반 시스템의 품질 특성 | - AI 특화 품질 속성
|
| 주제 9: AI 소개 | - AI 기초
|
| 주제 10: ML 기능 성능 지표 | - 성능 평가
|
| 주제 11: 테스트를 위한 AI 활용 | - AI 지원 테스트
|
최신 AI Testing CT-AI_v1.0_World 무료샘플문제
문제 #1
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 data pipeline
B. The number of classes
C. Biased data
D. The quality of the labeling
문제 #2
"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 precision and accuracy
B. Maximize recall and precision
C. Maximize specificity number of classes
D. Maximize accuracy and recall
문제 #3
Which ONE of the following options represents a technology MOST TYPICALLY used to implement Al?
SELECT ONE OPTION
A. Case control structures
B. Genetic algorithms
C. Procedural programming
D. Search engines
문제 #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 theneurons.
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: B | 문제 #2 정답: B | 문제 #3 정답: B | 문제 #4 정답: B |
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