810-110 Übungsmaterialien - 810-110 Zertifizierung

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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Ethics and Security	15%	- Responsible AI principles 1. Fairness, transparency, accountability 2. Bias mitigation - AI security threats 1. Misinformation and hallucinations 2. AI-specific attack surfaces - Data privacy and governance 1. Secure AI data handling
AI for Code and Workflow Optimization		- Automation workflows 1. API integration basics 2. Workflow orchestration concepts - AI-assisted software development 1. SDLC integration 2. Code generation and debugging
AI for Data Research and Analysis		- Data exploration and transformation 1. AI-assisted data cleaning 2. Insight generation and validation
Agentic AI Systems		- Agent architecture 1. Autonomous agents and orchestration 2. Multi-step reasoning workflows
Generative AI Models	20%	- Model fundamentals and use cases 1. LLMs and diffusion models overview 2. Use cases: summarization, code generation, content creation - Context and retrieval systems 1. Context windows and token limits 2. RAG, embeddings, vector databases - Model hosting and architecture 1. Latency, cost, privacy considerations 2. Cloud vs local deployment trade-offs
Prompt Engineering	15%	- Prompt design principles 1. Roles, instructions, constraints - Prompting techniques 1. Chained and iterative prompting 2. Few-shot prompting - Security and robustness 1. Mitigation and defensive prompting 2. Prompt injection risks

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810-110 Zertifizierung, 810-110 Online Prüfung

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Cisco AI Technical Practitioner 810-110 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q55-Q60):

55. Frage
How does context window management help control the cost of a long-running AI conversation?

A. by increasing the context window size to reduce the total number of API calls
B. by capping the cumulative number of input tokens sent with each new prompt
C. by automatically switching to a lower-cost model as the conversation history grows
D. by switching to an algorithm that reduces the character-to-token ratio

Antwort: B

Begründung:
Context window management controls cost by limiting how much prior conversation history is included with each new request, reducing the number of input tokens processed and billed.

56. Frage
Which metric is commonly used to evaluate classification models?

A. Accuracy
B. Packet TTL
C. Voltage
D. Throughput only

Antwort: A

Begründung:
Accuracy measures how many predictions were correct out of total predictions.

57. Frage
A practitioner is using AI to analyze customer support tickets and usage data to compare customer complaint patterns across segments. According to the 4-step EDA methodology, what is the next action after generating a high-level summary of the feedback?

A. hypothesize
B. visualize
C. correlate
D. orient

Antwort: A

Begründung:
In the 4-step EDA methodology, after orienting with a high-level summary, the next step is to form hypotheses about possible patterns or relationships in the data, such as why complaint patterns differ across customer segments.

58. Frage
A user includes project background information and the specific technical constraints in a prompt.
Which principle of prompt engineering is being applied?

A. stating the purpose
B. describing the situation
C. defining a persona
D. using few-shot

Antwort: B

Begründung:
Describing the situation means providing relevant context, background information, and constraints so the AI can generate a response that fits the specific scenario.

59. Frage
Why are prompts important in generative AI systems?

A. They encrypt AI hardware
B. They determine model behavior and output quality
C. They eliminate hallucinations completely
D. They replace training datasets

Antwort: B

Begründung:
Well-structured prompts significantly improve response accuracy and relevance.

60. Frage
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