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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Research and Analysis | 15% | - Data quality, bias and validation - Data collection, preparation and preprocessing - Data visualization and insight generation |
| Topic 2: Agentic AI | 15% | - Agentic AI vs Generative AI use cases - Human-in-the-loop strategies - Agent design principles and capabilities - Model Context Protocol (MCP) framework |
| Topic 3: AI Ethics and Security | 20% | - Compliance and governance frameworks - AI-specific threats, risks and misinformation - Data privacy and security in AI systems - Responsible AI principles |
| Topic 4: Prompt Engineering | 15% | - Advanced prompting techniques - Prompt design principles and best practices - Defensive prompting and error mitigation |
| Topic 5: AI for Code and Workflow Optimization | 15% | - Integration of AI tools in development processes - AI-assisted code generation and improvement - Automation and workflow enhancement |
| Topic 6: Generative AI Models | 20% | - Context windows, token limits and response management - Model hosting options and trade-offs - Model selection and evaluation in AI hubs - Generative AI model families and use cases |
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57. Frage
Why is defining a persona considered a best practice for technical prompt engineering?
Antwort: C
Begründung:
Defining a persona guides the AI to respond with the appropriate role-based tone, vocabulary, level of technical depth, and communication style for the intended audience.
58. Frage
Why is a Human-in-the-Loop requirement essential for AI governance in high-stakes environments like healthcare or finance?
Antwort: B
Begründung:
Human-in-the-Loop governance ensures that a qualified person reviews, validates, and can override AI-generated decisions when outcomes may significantly affect people, such as medical diagnoses, treatment decisions, credit approvals, or financial risk assessments.
59. Frage
How does a coordinator agent function in a multi-agent AI framework?
Antwort: A
Begründung:
A coordinator agent manages the overall workflow by assigning tasks to specialized agents, coordinating their interactions, and combining their outputs into a final result.
60. Frage
Which AI-assisted task standardizes inconsistent date formats (e.g., MM/DD/YY and DD-MM- YYYY)?
Antwort: D
Begründung:
Data transformation converts inconsistent data into a consistent format, such as standardizing multiple date formats into one required representation.
61. Frage
Which role does AI play in assisting with the refactoring of software code?
Antwort: A
Begründung:
AI-assisted refactoring helps analyze existing code to identify design flaws, simplify structure, improve readability, and maintain behavior while making the code easier to maintain.
62. Frage
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