弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
購入後、どれくらいCT-AI学習資料を入手できますか？
あなたは5-10分以内にISTQB CT-AI学習資料を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後に学習資料を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。
CT-AIテストエンジンはどのシステムに適用しますか？
オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやOpenOffice、Foxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。
ISTQB CT-AI 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
|---|---|
| トピック 1 |
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| トピック 2 |
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| トピック 3 |
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| トピック 4 |
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| トピック 5 |
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| トピック 6 |
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参照：https://www.istqb.org/certifications/artificial-inteligence-tester
返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？
はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。
あなたはCT-AI学習資料の更新をどのぐらいでリリースしていますか？
すべての学習資料は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じて試験内容をアップグレードします。
あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？
あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、ISTQB CT-AIテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。
ShikenPASSはどんな学習資料を提供していますか？
テストエンジン：CT-AI試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。
更新されたCT-AI学習資料を得ることができ、取得方法？
はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新された学習資料をあなたのメールボックスに自動的に送ります。
割引はありますか？
我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。
ISTQB Certified Tester AI Testing 認定 CT-AI 試験問題：
Which assignment of AI techniques to testing support is BEST?
Choose ONE option (1 out of 4)
- A. Classification for the optimization of regression test cases
- B. Computational optimization techniques for defect prediction
- C. Fuzzy logic for the generation of test cases
- D. Probabilistic methods for the prediction of system failures
正解：D 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
You are developing a "flower" ML model... Which of the following describes an objection that you can NEGLECT in your risk assessment?
Choose ONE option (1 out of 4)
- A. The classification behavior of the "flower" ML model is more difficult to understand when it is reused compared to when it is developed from scratch.
- B. The possible inputs for the 'leaf' and 'flower' ML models are so different that reuse has few advantages over new development.
- C. The possible outputs of the "leaf" and "flower" ML models are so different that reuse has few advantages over new development.
- D. The probability of misclassification of the ML model "flower" is higher when it is reused than when it is developed from scratch.
正解：C 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
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 II
- C. Only II
- D. I and III
正解：B 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
Which statement describes factors related to test data that make testing AI-based systems difficult?
Choose ONE option (1 out of 4)
- A. Creating and managing large amounts of test data can be difficult, especially when it needs to be representative
- B. Artificially generated data requires legal approval and must be sanitized and encrypted
- C. Using the same implementation for data acquisition by data scientists and testers prevents defect masking
- D. The input data must always be the same over time, especially in real-world systems
正解：A 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
Which ONE of the following options is the MOST APPROPRIATE stage of the ML workflow to set model and algorithm hyperparameters?
SELECT ONE OPTION
- A. Evaluating the model
- B. Data testing
- C. Tuning the model
- D. Deploying the model
正解：C 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
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－Azuma
