ISTQB CT-AI練習問題 & CT-AI日本語pdf問題

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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	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 2	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 3	AI ベースシステムのテストの概要: このセクションでは、AI ベースシステムのシステム仕様がテストでどのような課題を生み出す可能性があるかに焦点を当て、自動化のバイアスとそれがテストにどのように影響するかについて説明します。
トピック 4	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 5	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。
トピック 6	AI 入門: この試験セクションでは、AI 効果やそれが AI の定義に与える影響などのトピックを取り上げます。狭義の AI、汎用 AI、スーパー AI を区別する方法を取り上げます。さらに、AI ベースのシステムに標準がどのように適用されるかを説明するトピックも取り上げます。

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ISTQB Certified Tester AI Testing Exam 認定 CT-AI 試験問題 (Q133-Q138):

質問 # 133
Which ONE of the following approaches to labelling requires the least time and effort?

A. Al-Assisted
B. Outsourced
C. Pre-labeled dataset
D. Internal

正解：C

解説：
Labelling Approaches: Among the options provided, pre-labeled datasets require the least time and effort because the data has already been labeled, eliminating the need for further manual or automated labeling efforts.

質問 # 134
Which ONE of the following tests is MOST likely to describe a useful test to help detect different kinds of biases in ML pipeline?
SELECT ONE OPTION

A. Test the model during model evaluation for data bias.
B. Testing the data pipeline for any sources for algorithmic bias.
C. Check the input test data for potential sample bias.
D. Testing the distribution shift in the training data for inappropriate bias.

正解：A

解説：
Detecting biases in the ML pipeline involves various tests to ensure fairness and accuracy throughout the ML process.
Testing the distribution shift in the training data for inappropriate bias (A): This involves checking if there is any shift in the data distribution that could lead to bias in the model. It is an important test but not the most direct method for detecting biases.
Test the model during model evaluation for data bias (B): This is a critical stage where the model is evaluated to detect any biases in the data it was trained on. It directly addresses potential data biases in the model.
Testing the data pipeline for any sources for algorithmic bias (C): This test is crucial as it helps identify biases that may originate from the data processing and transformation stages within the pipeline. Detecting sources of algorithmic bias ensures that the model does not inherit biases from these processes.
Check the input test data for potential sample bias (D): While this is an important step, it focuses more on the input data and less on the overall data pipeline.
Hence, the most likely useful test to help detect different kinds of biases in the ML pipeline isB. Test the model during model evaluation for data bias.
ISTQB CT-AI Syllabus Section 8.3 on Testing for Algorithmic, Sample, and Inappropriate Bias discusses various tests that can be performed to detect biases at different stages of the ML pipeline.
Sample Exam Questions document, Question #32 highlights the importance of evaluating the model for biases.

質問 # 135
Which statement about using AI to analyze reported defects is MOST correct?

A. ML models trained with critical defect tickets can identify defects that cause serious consequences.
B. ML models can identify categories for a reported defect during assignment.
C. ML models can support duplicate defect identification when checking defect criticality.
D. ML models identify developers who should handle a defect based on ticket content.

正解：B

解説：
The ISTQB CT-AI syllabus (Section5.3 - AI Support for Defect Analysis) explains that AI can categorize defect reports using natural language processing or classification models.
Categorization helps route defects efficiently and determine which areas of the system are affected. Thus, Option C is correct: AI canidentify defect categories, supporting assignment and triage.

質問 # 136
Which of the following is a dataset issue that can be resolved using pre-processing?

A. Invalid data
B. Numbers stored as strings
C. Wanted outliers
D. Insufficient data

正解：B

解説：
The syllabus describes that data pre-processing includes cleaning (e.g., fixing or removing invalid data) and transforming data (e.g., changing data types such as numbers stored as strings).
"Transformation: The format of the given data is changed... converting categorical data into numerical data, changing image formats..." (Reference: ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 4.1.1, Page 34 of 99)

質問 # 137
Which ONE of the following characteristics is the least likely to cause safety related issues for an Al system?

A. Non-determinism
B. Robustness
C. Self-learning
D. High complexity

正解：B

解説：
Robustness refers to the ability of the system to handle errors, anomalies, and unexpected inputs gracefully. A robust system is less likely to cause safety issues because it can maintain functionality under varied conditions.

質問 # 138
......

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