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試験コード:CT-AI_v1.0_World

試験名称:ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)

認証ベンダー:ISQI

最近更新時間:2026-10-27

問題と解答:全40問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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ISQI CT-AI_v1.0_World 試験概要:

認定ベンダー:iSQI / ISTQB
試験名:ISTQB AIテスト技術者認定資格(v1.0)
試験番号:CT-AI_v1.0_World
関連資格:ISTQB 基礎レベル テスト技術者認定資格(CTFL)
出題数:40問
試験時間:60分(母国語以外の受験者は75分)
受験料:米ドル 87.29~213.00 / ユーロ 240.00(地域により異なる)
試験形式:多肢選択式問題(単一選択・複数選択)
対応言語:英語, ポーランド語, スペイン語, フランス語, ブラジル系ポルトガル語, ドイツ語
合格点:65%(47点満点中31点以上)
認定の有効期間:終身有効
推奨トレーニング:ISTQB認定トレーニング機関
iSQI公認トレーニングパートナー
受験申し込み:Pearson VUE
iSQI 公式受験申込み
サンプル問題:ISQI CT-AI_v1.0_World サンプル問題
受験方法:テストセンターでの対面受験またはオンライン監視付き受験(FLEX方式)
前提条件:ISTQB 基礎レベル テスト技術者認定資格(CTFL)の取得が必要
公式シラバスのURL:https://istqb.org/certifications/certified-tester-ai-testing-ct-ai-retiring/

ISQI CT-AI_v1.0_World 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: AIシステム向けテスト環境2%- データ基盤とインフラストラクチャの要件
トピック 2: AI搭載システムのテスト手法17%- 敵対的テスト、偏りの検証テスト
- モデルの妥当性確認と検証
トピック 3: 機械学習におけるデータ10%- データの取得、前処理、ラベル付け
- データ品質の課題と影響
トピック 4: 機械学習の動作性能指標11%- ROC曲線、AUC値、平均二乗誤差、シルエット係数
- 混同行列、正解率、適合率、再現率
トピック 5: AI搭載システムの品質特性10%- 倫理的側面、偏り、透明性、安全性
- 柔軟性、適応性、自律性
トピック 6: AIの基礎知識10%- AI技術と開発フレームワーク
  • 1. AI向けハードウェアおよびAIaaS
    - AIの定義と種類
    • 1. 特化型AI、汎用AI、超AI
      • 2. AIと従来型システムの違い
        トピック 7: ニューラルネットワークとテスト4%- ニューラルネットワークの構造
        - 深層学習における網羅性指標
        トピック 8: 機械学習(ML)の概要11%- MLの処理フロー、過学習、未学習
        - 教師あり学習、教師なし学習、強化学習
        トピック 9: AI搭載システムのテスト実施11%- 特有の課題とリスク
        - テスト戦略と実施手法
        トピック 10: テスト業務へのAIの活用10%- テストケースの自動生成、不具合の予測
        - 回帰テストの最適化、テスト結果の分析
        トピック 11: 品質特性に対するテスト11%- 説明可能性と信頼性のテスト
        - 透明性、公平性、堅牢性の検証

        ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) 認定 CT-AI_v1.0_World 試験問題:

        問題 #1

        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 labeling
        • B. Data augmentation
        • C. Feature selection
        • D. Data sampling
        解答を表示  ディスカッション  0

        正解:D  🗳️

        解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

        問題 #2

        A system was developed for screening the X-rays of patients for potential malignancy detection (skin cancer).
        A workflow system has been developed to screen multiple cancers by using several individually trained ML models chained together in the workflow.
        Testing the pipeline could involve multiple kind of tests (I - III):
        I.Pairwise testing of combinations
        II.Testing each individual model for accuracy
        III.A/B testing of different sequences of models
        Which ONE of the following options contains the kinds of tests that would be MOST APPROPRIATE to include in the strategy for optimal detection?
        SELECT ONE OPTION

        • A. Only III
        • B. I and III
        • C. I and II
        • D. Only II
        解答を表示  ディスカッション  0

        正解:C  🗳️

        解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

        問題 #3

        Max. Score: 2
        Al-enabled medical devices are used nowadays for automating certain parts of the medical diagnostic processes. Since these are life-critical process the relevant authorities are considenng bringing about suitable certifications for these Al enabled medical devices. This certification may involve several facets of Al testing (I - V).
        I.Autonomy
        II.Maintainability
        III.Safety
        IV.Transparency
        V.Side Effects
        Which ONE of the following options contains the three MOST required aspects to be satisfied for the above scenario of certification of Al enabled medical devices?
        SELECT ONE OPTION

        • A. Aspects II, III and IV
        • B. Aspects III, IV, and V
        • C. Aspects I, II, and III
        • D. Aspects I, IV, and V
        解答を表示  ディスカッション  0

        正解:B  🗳️

        解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

        問題 #4

        Which ONE of the following options BEST DESCRIBES clustering?
        SELECT ONE OPTION

        • A. Clustering is classification of a continuous quantity.
        • B. Clustering requires you to know the classes.
        • C. Clustering is done without prior knowledge of output classes.
        • D. Clustering is supervised learning.
        解答を表示  ディスカッション  0

        正解:C  🗳️

        解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

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        10%

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        これ1冊で出題範囲を完全カバーしており、図解も豊富で理解しやすい構成となっており、試験対策としてものすごく参考になると思いました。

        渡辺**

        PCでもスマホでも出来るようなので、このCT-AI_v1.0_Worldテキストもやる気がわいてくるような気がします。

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        Saitou

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