Certified Tester AI Testing Exam試験学習資料での高い復習効率
ほとんどの候補者にとって、特にオフィスワーカー、CT-AI試験の準備は、多くの時間とエネルギーを必要とする難しい作業です。だから、適切なCT-AI試験資料を選択することは、CT-AI試験にうまく合格するのに重要です。高い正確率があるCT-AI有効学習資料によって、候補者はCertified Tester AI Testing Exam試験のキーポイントを捉え、試験の内容を熟知します。あなたは約2日の時間をかけて我々のCT-AI試験学習資料を練習し、CT-AI試験に簡単でパスします。
Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？
現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（CT-AI試験学習資料）。
広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（CT-AI試験認定）となっています。
企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なISTQB Certified Tester AI Testing Exam試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。
CT-AI試験認定を取られるメリット
ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、CT-AI試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いCT-AI最新試験問題集を選択しましょう。
ISTQB CT-AI 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
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| トピック 1 | - 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.
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| トピック 2 | - Machine Learning ML: This section includes the classification and regression as part of supervised learning, explaining the factors involved in the selection of ML algorithms, and demonstrating underfitting and overfitting.
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| トピック 3 | - 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.
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| トピック 4 | - 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.
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| トピック 5 | - 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.
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| トピック 6 | - 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.
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| トピック 7 | - 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.
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| トピック 8 | - systems from those required for conventional systems.
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| トピック 9 | - Using AI for Testing: In this section, the exam topics cover categorizing the AI technologies used in software testing.
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| トピック 10 | - 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.
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参照：https://www.istqb.org/certifications/artificial-inteligence-tester
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小林**
