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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

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

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Cisco AI Technical Practitioner 810-110 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q21-Q26):

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

Antwort: C

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


22. Frage
Which Cisco platform provides AI-powered security analytics?

Antwort: C

Begründung:
Cisco SecureX integrates security visibility, analytics, and automation using AI-driven insights.


23. Frage
Which factor should be considered when selecting a pre-trained model for a mobile application with limited local computational resources?

Antwort: A

Begründung:
Parameter count affects model size, memory usage, and compute requirements, so a smaller model is usually more suitable for a mobile application with limited local resources.


24. Frage
What is a difference between generative AI and agentic AI?

Antwort: B

Begründung:
Generative AI primarily creates content or responses from a prompt, while agentic AI can plan, reason, use tools, and execute multi-step workflows toward a goal.


25. Frage
What does NLP stand for in AI?

Antwort: D

Begründung:
NLP enables computers to understand and generate human language.


26. Frage
......

Wie weit ist der Anstand zwischen Worten und Taten? Es hängt von der Person ab. Wenn man einen starken Willrn haben, ist Erfolg ganz leicht zu erlangen. Wenn Sie Cisco 810-110 Zertifizierungsprüfung wählen, sollen Sie die Prüfung bestehen. Die Prüfungsmaterialien zur Cisco 810-110 Zertifizierungsprüfung von DeutschPrüfung ist die optimale Wahl, Ihnen zu helfen, die Prüfung zu bestehen. Die Qualität der Prüfungsmaterialien von DeutschPrüfung ist sehr gut. Wenn Sie die Cisco 810-110 Zertifizierungsprüfung bestehen wollen, wählen Sie doch Lernhilfe von DeutschPrüfung.

810-110 Deutsch: https://www.deutschpruefung.com/810-110-deutsch-pruefungsfragen.html