Cisco 810-110 Deutsch Prüfung - 810-110 Zertifizierungsfragen

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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Generative AI Models20%- Common use cases
  • 1. Content creation
  • 2. Text summarization
  • 3. Code generation
- Model hosting strategies
  • 1. Cloud-based vs. local deployments
  • 2. Cost, latency, privacy, and scalability considerations
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • 1. Embeddings
  • 2. Vector databases
  • 3. Grounding AI outputs in external knowledge
- Major generative model families
  • 1. Large language models (LLMs)
  • 2. Diffusion models
- Model selection
  • 1. Selection from AI hubs
  • 2. Reasoning and multimodal tasks
- Context windows and token management
  • 1. Response management
  • 2. Token limits
Topic 2: Prompt Engineering15%- Security and safety
  • 1. Improving response accuracy
  • 2. Defensive prompting methods
  • 3. Prompt injection attacks
  • 4. Reducing hallucinations
- Prompting techniques
  • 1. Iterative prompting
  • 2. Few-shot prompting
  • 3. Chained prompting
- Principles and patterns
  • 1. Constraints
  • 2. Instructions
  • 3. Roles
- Prompt structures
  • 1. Image generation
  • 2. Text generation
  • 3. Audio generation
Topic 3: Data Research and Analysis- Data collection and preparation
  • 1. Data gathering methodologies
  • 2. Data cleaning and preprocessing
- Data analysis techniques
  • 1. Statistical analysis
  • 2. Data visualization
Topic 4: Agentic AI20%- Differentiation from Generative AI
  • 1. Autonomous capabilities
  • 2. Use cases comparison
- Data transformation and mapping
  • 1. Within AI Agents
- Model Context Protocol (MCP)
  • 1. MCP framework primitives
  • 2. Context in agentic AI
- AI agent design principles
  • 1. Human-in-the-loop (HITL) strategies
  • 2. Orchestration
Topic 5: AI Ethics and Security- Security threats and mitigations
  • 1. Model security
  • 2. Data privacy
- Ethical considerations in AI
  • 1. Transparency and explainability
  • 2. Bias and fairness
Topic 6: AI for Code and Workflow Optimization- AI-assisted code development
  • 1. Code generation
  • 2. Code review and debugging
- Workflow automation
  • 1. Task optimization
  • 2. Process automation

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Cisco AI Technical Practitioner 810-110 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q43-Q48):

43. Frage
What is the main advantage of cloud-based AI services?

Antwort: B

Begründung:
Cloud AI platforms provide scalable infrastructure and elastic computing power for AI workloads.


44. Frage
What is the primary goal of Retrieval-Augmented Generation (RAG) in AI systems?

Antwort: D

Begründung:
RAG combines a large language model with external data retrieval systems so the model can answer using updated and domain-specific knowledge.


45. Frage
In an AI-powered automation workflow, what is deterministic branching?

Antwort: C

Begründung:
Deterministic branching uses predefined rules or conditions to decide the next workflow step, making the path predictable and repeatable rather than model-driven or manually selected.


46. Frage
What is a purpose of providing a JSON schema when configuring tool use for an AI agent?

Antwort: D

Begründung:
A JSON schema defines the structure, required fields, and data types for tool calls, helping the agent provide valid inputs or outputs that the external tool can process reliably.


47. Frage
Which software development lifecycle phase utilizes AI to analyze stakeholder documentation for logical inconsistencies and to draft structured user stories?

Antwort: D

Begründung:
In the requirements phase, AI can analyze stakeholder documentation to identify logical gaps or inconsistencies and help convert business needs into structured user stories.


48. Frage
......

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