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Oracle 1z0-1122-26 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: OCI Generative AIとOracle 23ai | 10% | - Oracle Vector Searchについての解説 - OCI Generative AIサービスの概要 - Autonomous Database Select AIについての解説 |
| トピック 2: 生成AIおよびLLMの基礎概要 | 15% | - Transformerの基礎についての説明 - LLMのファインチューニングについての説明 - 大規模言語モデル（LLM）の基礎についての解説 - プロンプトエンジニアリングとインストラクションチューニングについての説明 - 生成AIの概要についての解説 |
| トピック 3: AI基礎の概要 | 10% | - AI、ML、DLの違いについての説明 - AIの基本についての解説 - AIの活用例とデータの種類 |
| トピック 4: OCI AIサービスの基礎概要 | 20% | - OCI Language - OCI Vision - OCI Document Understanding - OCI Speech |
| トピック 5: OCI AIポートフォリオ入門 | 15% | - OCI AIサービスの概要についての解説 - OCI MLサービスの概要についての解説 - 責任あるAI（Responsible AI）についての説明 - OCI AIインフラストラクチャの概要についての解説 |
| トピック 6: DL（ディープラーニング）基礎の概要 | 15% | - 畳み込みモデル（CNN）についての説明 - ディープラーニングの基礎についての解説 - シーケンスモデル（RNNおよびLSTM）についての説明 |
| トピック 7: ML（機械学習）基礎の概要 | 15% | - 機械学習の基本についての説明 - 強化学習の基礎 - 教師なし学習の基礎 - 教師あり学習の基礎
|
Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate 認定 1z0-1122-26 試験問題：
問題 #1
What is the primary benefit of using Oracle Cloud Infrastructure Supercluster for AI workloads?
A. It offers seamless integration with social media platforms.
B. It is ideal for tasks such as text-to-speech conversion.
C. It delivers exceptional performance and scalability for complex AI tasks.
D. It provides a cost-effective solution for simple AI tasks.
問題 #2
Which AI Ethics principle leads to the Responsible AI requirement of transparency?
A. Explicability
B. Respect for human autonomy
C. Prevention of harm
D. Fairness
問題 #3
Which is NOT a category of pretrained foundational models available in the OCI Generative AI service?
A. Chat models
B. Translation models
C. Embedding models
D. Generation models
問題 #4
What is the purpose of Attention Mechanism in Transformer architecture?
A. Apply a specific function to each word individually.
B. Break down a sentence into smaller pieces called tokens.
C. Convert tokens into numerical forms (vectors) that the model can understand.
D. Weigh the importance of different words within a sequence and understand the context.
問題 #5
Which statement best describes the relationship between Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL)?
A. AI, ML, and DL are entirely separate fields with no overlap.
B. AI is a subset of DL, which is a subset of ML.
C. ML is a subset of AI, and DL is a subset of ML.
D. DL is a subset of AI, and ML is a subset of DL.
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： C |
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