GitHub GitHub-Copilot資格参考書 & GitHub-Copilot資格認定試験

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GitHub GitHub-Copilot Exam Overview:

Certification Vendor:	GitHub
Exam Name:	Microsoft GitHub Copilot
Exam Number:	GH-300
Certificate Validity Period:	2 years
Passing Score:	700 / 1000
Exam Price:	$99 USD
Available Languages:	English
Exam Duration:	100 minutes
Exam Format:	Multiple Choice
Real Exam Qty:	60-65
Related Certifications:	GitHub Copilot Certified Professional
Sample Questions:	GitHub GitHub-Copilot Sample Questions
Exam Way:	Proctored (Online or Offline Test Centers)
Official Syllabus URL:	https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/github-copilot

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GitHub GitHub-Copilot 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	GitHub Copilot の仕組みとデータの処理：このセクションでは、データセキュリティスペシャリストと DevOps エンジニアのスキルを評価し、GitHub Copilot がどのようにデータを処理し、コード提案を処理し、プライバシーに関する懸念事項を管理するかを網羅します。Copilot の提案のためのデータパイプライン、コンテキストの収集方法、AI モデルによるプロンプトの処理方法について解説します。また、AI 生成コードの限界、履歴データが提案に与える影響、プロンプト作成の役割についても説明します。プロンプトの有効性を高め、AI 生成の応答を最適化するためのベストプラクティスも含まれています。
トピック 2	GitHub Copilot を使用したテスト：このセクションでは、QA エンジニアとテスト自動化スペシャリストのスキルを測定し、ユニットテスト、統合テスト、エッジケース検出などの AI 支援テスト手法を網羅します。GitHub Copilot が関連するアサーションや定型テストケースを提案することで、テストの有効性を向上させる仕組みを説明します。また、プライバシーに関する考慮事項、組織におけるコード提案の設定、GitHub Copilot のテスト機能の設定に関するベストプラクティスについても説明します。
トピック 3	責任あるAI：このセクションでは、AI倫理アナリストとAI開発者のスキルを評価し、責任あるAI利用の原則、AIに関連するリスク、生成AIツールの限界について解説します。AIによって生成された出力の検証とAIシステムの責任ある運用の重要性も取り上げます。また、バイアス、プライバシーの懸念、公平性の問題といった潜在的な危害と、これらのリスクを軽減する方法についても考察します。AIの開発と展開における倫理的考慮事項についても解説します。
トピック 4	GitHub Copilotのプランと機能：この試験セクションでは、ソフトウェアエンジニアとIT管理者のスキルを測定し、Individual、Business、Enterpriseエディションを含む様々なGitHub Copilotプランを網羅しています。IDEへのGitHub Copilotの統合について説明し、インラインチャット、複数の提案、例外処理などの主要機能について説明します。また、監査ログやAPI管理など、組織内でGitHub Copilotを管理するためのポリシーについても詳しく説明します。さらに、コード品質向上のためのナレッジベースやCopilot Chatの活用に関するベストプラクティスといった高度な機能についても重点的に取り上げます。

GitHub CopilotCertification Exam 認定 GitHub-Copilot 試験問題 (Q48-Q53):

質問 # 48
What is the process behind identifying public code matches when using a public code filter enabled in GitHub Copilot?

A. Reviewing the user's browsing history to identify public repositories
B. Analyzing the context and structure of the code being written
C. Running code suggestions through filters designed to detect public code
D. Comparing suggestions against public code using machine learning.

正解：C

解説：
When the public code filter is enabled, GitHub Copilot runs code suggestions through filters designed to detect matches with publicly available code. This helps prevent the generation of code that might infringe on copyright or licensing agreements.

質問 # 49
How can you improve the context used by GitHub Copilot? (Each correct answer presents part of the solution. Choose two.)

A. By opening the relevant tabs in your IDE
B. By adding the important files to your .gitconfig
C. By adding variables (#selection) to your prompt
D. By adding the full file paths to your prompt of important files

正解：A、C

解説：
Improving the context for GitHub Copilot involves opening relevant files in your IDE to provide immediate context and adding relevant code snippets directly to your prompts to give Copilot specific examples and information.

質問 # 50
Which of the following steps correctly demonstrates how to establish an organization-wide policy for GitHub Copilot Business to restrict its use to certain repositories?

A. Create a copilot.policy file in each repository
B. Create a copilot.policy in the .github repository
C. Configure the policies in the organization settings
D. Apply policies through the GitHub Actions configuration

正解：C

解説：
Organization-wide Copilot Business policies are set up in your GitHub organization's settings, where you can specify exactly which repositories are allowed or blocked for Copilot access.

質問 # 51
What are the potential limitations of GitHub Copilot Chat? (Each correct answer presents part of the solution. Choose two.)

A. No biases in code suggestions
B. Limited training data
C. Extensive support for all programming languages
D. Ability to handle complex code structures

正解：B、C

解説：
GitHub Copilot Chat has limitations such as limited training data, which can affect the accuracy of its suggestions, and it does not provide extensive support for all programming languages.

質問 # 52
Why is it important to ensure the security of the code used in Generative AI (Gen AI) tools?

A. Ensuring code security supports the development of more advanced AI features.
B. Ensuring code security maintains the integrity of the AI system.
C. Ensuring code security enables the AI system to handle larger datasets effectively.
D. Ensuring code security prevents unauthorized access and potential data breaches.

正解：D

解説：
Securing the code in GenꢀAI tools is critical to prevent unauthorized access to the system or its data, which could lead to sensitive information leaks or full-scale data breaches.

質問 # 53
......

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