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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 | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: AI固有の品質特性のテスト | - 品質検証
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| トピック 2: MLデータ | - データ品質
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| トピック 3: AIベースシステムのテスト環境 | - AIテスト基盤
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| トピック 4: テストにおけるAIの活用 | - AI支援テスト
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| トピック 5: ML機能性能指標 | - 性能評価
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| トピック 6: MLニューラルネットワークとテスト | - ニューラルネットワーク
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| トピック 7: AI入門 | - AIの基礎
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| トピック 8: AIベースシステムをテストするための手法と技術 | - テスト設計技法
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| トピック 9: AIベースシステムのテスト概要 | - AIテストの基礎
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| トピック 10: 機械学習 | - MLの基礎
|
| トピック 11: AIベースシステムの品質特性 | - AI固有の品質属性
|
ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) 認定 CT-AI_v1.0_World 試験問題：
1. Which ONE of the following options describes a scenario of A/B testing the LEAST?
SELECT ONE OPTION
A) A comparison of two different offers in a recommendation system to decide on the more effective offer for same users.
B) A comparison of the performance of two different ML implementations on the same input data.
C) A comparison of the performance of an ML system on two different input datasets.
D) A comparison of two different websites for the same company to observe from a user acceptance perspective.
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
3. Which ONE of the following statements correctly describes the importance of flexibility for Al systems?
SELECT ONE OPTION
A) Flexible Al systems allow for easier modification of the system as a whole.
B) Self-learning systems are expected to deal with new situations without explicitly having to program for it.
C) Al systems are inherently flexible.
D) Al systems require changing of operational environments; therefore, flexibility is required.
4. Which ONE of the following activities is MOST relevant when addressing the scenario where you have more than the required amount of data available for the training?
SELECT ONE OPTION
A) Data sampling
B) Feature selection
C) Data labeling
D) Data augmentation
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： C | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： A |
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