最も有効なCT-AI_v1.0_World試験問題集を勉強し、試験の準備を気楽にします。
最近更新時間:2026-07-21
問題と解答:全 40 問
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| 認定ベンダー: | iSQI / ISTQB |
| 試験名: | ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) |
| 試験番号: | CT-AI_v1.0_World |
| 出題数: | 40 |
| 認定の有効期間: | 無期限 |
| 対応言語: | 英語, フランス語, ポルトガル語, 利用可能状況に応じたその他の地域言語 |
| 試験時間: | 60-75 |
| 合格点: | 65% (31/47 points) |
| 試験形式: | 多肢選択 |
| 関連資格: | ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) |
| 受験料: | $250 USD |
| サンプル問題: | ISQI CT-AI_v1.0_World サンプル問題 |
| 受験方法: | Pearson VUE 試験センターおよび iSQI FLEX の遠隔監督付き試験を通じて受験可能なコンピュータベース試験です。 |
| 前提条件: | 受験者は、有効な ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) 認定を保有していなければなりません。 |
| 公式シラバスのURL: | https://isqi.org/ISTQB-Certified-Tester-AI-Testing-v1.0-CT-AI/CT-AI.157 |
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: 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 2: MLデータ | - データ品質
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| トピック 3: AI固有の品質特性のテスト | - 品質検証
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| トピック 4: 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 5: AIベースシステムの品質特性 | - AI固有の品質属性
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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: ML機能性能指標 | - 性能評価
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| トピック 8: 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 9: AI入門 | - AIの基礎
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| トピック 10: 機械学習 | - MLの基礎
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| トピック 11: テストにおけるAIの活用 | - AI支援テスト
|
1. Which ONE of the following options is an example that BEST describes a system with Al-based autonomous functions?
SELECT ONE OPTION
A) A system that is fully able to respond to its environment.
B) A fully automated manufacturing plant that uses no software.
C) A system that utilizes human beings for all important decisions.
D) A system that utilizes a tool like Selenium.
2. Which ONE of the following options describes a scenario of A/B testing the LEAST?
SELECT ONE OPTION
A) A comparison of two different websites for the same company to observe from a user acceptance perspective.
B) A comparison of the performance of an ML system on two different input datasets.
C) A comparison of two different offers in a recommendation system to decide on the more effective offer for same users.
D) A comparison of the performance of two different ML implementations on the same input data.
3. Which ONE of the following statements correctly describes the importance of flexibility for Al systems?
SELECT ONE OPTION
A) Al systems are inherently flexible.
B) Al systems require changing of operational environments; therefore, flexibility is required.
C) Flexible Al systems allow for easier modification of the system as a whole.
D) Self-learning systems are expected to deal with new situations without explicitly having to program for it.
4. "AllerEgo" is a product that uses sell-learning to predict the behavior of a pilot under combat situation for a variety of terrains and enemy aircraft formations. Post training the model was exposed to the real- world data and the model was found to bebehaving poorly. A lot of data quality tests had been performed on the data to bring it into a shape fit for training and testing.
Which ONE of the following options is least likely to describes the possible reason for the fall in the performance, especially when considering the self-learning nature of the Al system?
SELECT ONE OPTION
A) There was an algorithmic bias in the Al system.
B) The difficulty of defining criteria for improvement before the model can be accepted.
C) The fast pace of change did not allow sufficient time for testing.
D) The unknown nature and insufficient specification of the operating environment might have caused the poor performance.
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: A | 質問 # 2 正解: B | 質問 # 3 正解: C | 質問 # 4 正解: B |
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