一番優秀なCT-AI過去問題と}信頼できるCT-AIテスト難易度

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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
  • AIベースのシステムのテスト環境：このセクションでは、AIベースのシステムのテスト環境を区別する要因について説明します。
トピック 2
  • 機械学習 ML: このセクションには、教師あり学習の一部としての分類と回帰が含まれており、ML アルゴリズムの選択に関係する要因が説明され、アンダーフィッティングとオーバーフィッティングが示されます。
トピック 3
  • AI 固有の品質特性のテスト: このセクションでは、AI ベースのシステムの自己学習によって生じるテストの課題について説明します。
トピック 4
  • 従来のシステムに必要なものとは異なるシステムです。
トピック 5
  • AI ベース システムの品質特性: このセクションでは、AI ベース システムの特性としての柔軟性と適応性の重要性を説明する方法と、AI ベース システムの進化を管理することの重要性について説明します。また、安全関連のアプリケーションで AI ベース システムを使用することを困難にする特性を思い出す方法についても説明します。
トピック 6
  • テストでの AI の使用: このセクションの試験トピックでは、ソフトウェア テストで使用される AI テクノロジーの分類について説明します。
トピック 7
  • ML: データ: この試験のセクションでは、データ準備に関連するアクティビティと課題について説明します。また、データセットをテストして ML モデルを作成する方法や、データ品質が低いと結果として得られる ML モデルに問題が発生する可能性があることを認識する方法についても説明します。
トピック 8
  • ML 機能パフォーマンス メトリック: このセクションでは、指定された混同行列のセットから ML 機能パフォーマンス メトリックを計算する方法などのトピックについて説明します。
トピック 9
  • ニューラル ネットワークとテスト: この試験のセクションでは、DNN を含むニューラル ネットワークの構造と機能の定義、およびニューラル ネットワークのさまざまなカバレッジ測定について説明します。
トピック 10
  • AI ベース システムのテストの方法とテクニック: このセクションでは、ML システムのテストが敵対的攻撃やデータ汚染の防止にどのように役立つかを説明することに重点を置いています。

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ISTQB Certified Tester AI Testing Exam 認定 CT-AI 試験問題 (Q129-Q134):

質問 # 129
Which of the following technologies for implementing AI is considered to be a reasoning technique?

正解：C

解説：
The ISTQB Certified Tester AI Testing Syllabus v1.0explicitly categorizes different AI implementation technologies in Section1.4 - AI Technologies. Within this section, AI methods are grouped into categories, one of which is"Reasoning techniques."These reasoning techniques includerule engines, deductive classifiers, case-based reasoning, and procedural reasoning.
Because deductive classifiers are directly listed under this set of reasoning approaches, they are recognized as a reasoning-based AI technology.
Reasoning techniques differ from machine learning approaches because they rely onstructured, predefined rules or logicto reach conclusions. Deductive classifiers use logical inference and symbolic reasoning to classify inputs by applying encoded knowledge. This makes them fundamentally different from statistical or data-driven ML algorithms.
The other options--Linear regression,Random Forest, and Genetic algorithms--are listed by the syllabus asmachine learning techniques, not reasoning methods. Linear regression performs numerical prediction, Random Forest is an ensemble decision-tree ML model, and genetic algorithms are optimization-based ML approaches inspired by evolutionary processes. None of these involve symbolic logical deduction.
Thus, based on the authoritative definitions in the syllabus, Deductive classifiers (Option A)is the only technology classified as a reasoning technique.


質問 # 130
A company is using a spam filter to attempt to identify which emails should be marked as spam.
Detection rules are created by the filter that causes a message to be classified as spam. An attacker wishes to have all messages internal to the company be classified as spam. So, the attacker sends messages with obvious red flags in the body of the email and modifies the from portion of the email to make it appear that the emails have been sent by company members. The testers plan to use exploratory data analysis (EDA) to detect the attack and use this information to prevent future adversarial attacks. How could EDA be used to detect this attack?

正解：D

解説：
The syllabus explains that EDA can be used to analyze data to identify outliers and unusual patterns, which can indicate adversarial attacks like data poisoning:
"Testing to detect data poisoning is possible using EDA, as poisoned data may show up as outliers."


質問 # 131
The following confusion matrix represents the functional performance of a classifier.

Which ONE of the following is the correct calculation for the accuracy of the classifier?

正解：B

解説：
Accuracy = (True Positives + True Negatives) / (Total Samples)
In this case:
- True Positives (TP) = 60
- True Negatives (TN) = 11
- False Positives (FP) = 20
- False Negatives (FN) = 9
Accuracy = (60 + 11) / (60 + 11 + 20 + 9) * 100% = 71%


質問 # 132
Which ONE of the following options describes a scenario of A/B testing the LEAST?

正解：D

解説：
Option C describes comparing the performance of an ML system on two different input datasets.
This scenario focuses on the input data variation rather than the comparison of system versions or features, which is the essence of A/B testing. A/B testing typically involves a controlled experiment with two versions being tested under the same conditions, not different datasets.


質問 # 133
Which ONE of the following statements BEST describes a testing challenge that specifically applied to a self- learning system?

正解：B

解説：
The correct answer is A . A self-learning system can modify its own behaviour as it learns from operational data, environmental inputs, or its own decisions. The CT-AI syllabus identifies "unexpected change" as a major testing challenge for self-learning systems. It explains that when systems change themselves and their outputs, the results of previously passing tests can change, creating a regression testing and test design challenge. Testers may need tests that remain valid as the system evolves, and may also need new tests based on newly observed behaviours.
Option B relates more directly to autonomy , where the system must know when to return control to a human operator. Option C relates to testing for inappropriate bias, particularly when hidden or inferred attributes may influence outcomes. Option D relates to explainability, where the link between an input and a model output may be difficult to understand. These are important AI testing issues, but they are not the most specific self- learning challenge.
References/topics: CT-AI Syllabus Chapter 8, Section 8.1 "Challenges Testing Self-Learning Systems."
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質問 # 134
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