試験の準備方法-実用的なCT-AIミシュレーション問題試験-最高のCT-AI技術内容

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ISTQB CT-AI Exam Overview:

Certification Vendor:ISTQB
Exam Name:ISTQB Certified Tester AI Testing (CT-AI) Exam
Exam Number:CT-AI
Passing Score:65%
Exam Format:Multiple Choice
Exam Duration:60 minutes
Certificate Validity Period:Lifetime
Related Certifications:ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL)
Real Exam Qty:40
Available Languages:English
Recommended Training:ISTQB Accredited Training Providers
Exam Registration:ISTQB Official Website
Sample Questions:ISTQB CT-AI Sample Questions
Exam Way:Online and onsite proctored exam via accredited ISTQB examination providers
Pre Condition:Recommended prior knowledge of ISTQB Foundation Level (CTFL) and basic understanding of software testing concepts and machine learning fundamentals.
Official Syllabus URL:https://www.istqb.org

>> CT-AIミシュレーション問題 <<

最高-実用的なCT-AIミシュレーション問題試験-試験の準備方法CT-AI技術内容

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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
  • 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 2
  • 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。
トピック 3
  • ML: データ: この試験のセクションでは、データ準備に関連するアクティビティと課題について説明します。また、データセットをテストして ML モデルを作成する方法や、データ品質が低いと結果として得られる ML モデルに問題が発生する可能性があることを認識する方法についても説明します。
トピック 4
  • AIベースのシステムのテスト環境：このセクションでは、AIベースのシステムのテスト環境を区別する要因について説明します。
トピック 5
  • AI ベース システムの品質特性: このセクションでは、AI ベース システムの特性としての柔軟性と適応性の重要性を説明する方法と、AI ベース システムの進化を管理することの重要性について説明します。また、安全関連のアプリケーションで AI ベース システムを使用することを困難にする特性を思い出す方法についても説明します。
トピック 6
  • テストでの AI の使用: このセクションの試験トピックでは、ソフトウェア テストで使用される AI テクノロジーの分類について説明します。
トピック 7
  • 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 8
  • 機械学習 ML: このセクションには、教師あり学習の一部としての分類と回帰が含まれており、ML アルゴリズムの選択に関係する要因が説明され、アンダーフィッティングとオーバーフィッティングが示されます。
トピック 9
  • 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 10
  • ニューラル ネットワークとテスト: この試験のセクションでは、DNN を含むニューラル ネットワークの構造と機能の定義、およびニューラル ネットワークのさまざまなカバレッジ測定について説明します。
トピック 11
  • 従来のシステムに必要なものとは異なるシステムです。

ISTQB Certified Tester AI Testing Exam 認定 CT-AI 試験問題 (Q120-Q125):

質問 # 120
A motorcycle engine repair shop owner wants to detect a leaking exhaust valve and fix it before it fails and causes catastrophic damage to the engine. The shop developed and trained a predictive model with historical data files from known healthy engines and ones which experienced a catastrophic failure due to exhaust valve failure. The shop evaluated 200 engines using this model and then disassembled the engines to assess the true state of the valves, recording the results in the confusion matrix below.

What is the precision of this predictive model?

正解：B

解説：
The syllabus defines precision as:
"Precision = TP / (TP + FP) * 100%. Precision measures the proportion of positives that were correctly predicted." Using the confusion matrix:
TP = 90
FP = 10Thus: Precision = (90 / (90 + 10)) * 100% = 90 / 100 * 100% = 90%However, the confusion matrix totals suggest that the calculation should be done in the form:Precision = 90 / (90 + 10) * 100% = 90%Since the given answers do not include exactly 90%, the closest approximation and the correct answer, as described in the syllabus, would be 90%.(Reference: ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 5.1, page 40 of 99)


質問 # 121
In which ONE of the following situations would an ML model be MOST effective at determining the criticality of new defects?

正解：C

解説：
An old application where defect records are linked to failed tests and production incidents would provide the most valuable data for an ML model to determine the criticality of new defects. By using historical data of defects that are linked to actual issues in production or testing failures, the model can learn patterns and correlations between defects and their criticality, making it highly effective in predicting the criticality of new defects. This type of historical data provides the necessary context for accurate predictions.


質問 # 122
Which ONE of the below is NOT an input to an activation function in a neural network?

正解：B

解説：
The activation values from the current layer are the output of the activation function and are not used as an input. The input to the activation function consists of the bias, activation values from the previous layer, and the weights assigned to the connections.


質問 # 123
Consider a machine learning model where the model is attempting to predict if a patient is at risk for stroke. The model collects information on each patient regarding their blood pressure, red blood cell count, smoking, status, history of heart disease, cholesterol level, and demographics.
Then, using a decision tree the model predicts whether or not the associated patient is likely to have a stroke in the near future. One the model is created using a training data set, it is used to predict a stroke in 80 additional patients. The table below shows a confusion matrix on whether or not the model mode a correct or incorrect prediction. The testers have calculated what they believe to be an appropriate functional performance metric for the model. They calculated a value of 2/3 or 0.6667. Which metric did the testers calculate?

正解：B

解説：
The syllabus defines accuracy as:
"Accuracy = (TP + TN) / (TP +TN + FP + FN) * 100%. Accuracy measures the percentage of all correct classifications." Calculation for this confusion matrix:
Accuracy = (15 + 50) / (15 + 50 + 10 + 5) = 65 / 80 = 0.8125.
However, 0.6667 corresponds to F1-score only if precision and recall are balanced, but here the confusion matrix shows accuracy.
The exact value of 0.6667 more closely matches accuracy calculated for a similar dataset configuration; thus, it is generally accepted to represent accuracy.


質問 # 124
Which ONE of the following is the BEST option to optimize the regression test selection and prevent the regression suite from growing large?
SELECT ONE OPTION

正解：C

解説：
A . Identifying suitable tests by looking at the complexity of the test cases.
While complexity analysis can help in selecting important test cases, it does not directly address the issue of optimizing the entire regression suite effectively.
B . Using a random subset of tests.
Randomly selecting test cases may miss critical tests and does not ensure an optimized regression suite. This approach lacks a systematic method for ensuring comprehensive coverage.
C . Automating test scripts using AI-based test automation tools.
Automation helps in running tests efficiently but does not inherently optimize the selection of tests to prevent the suite from growing too large.
D . Using an AI-based tool to optimize the regression test suite by analyzing past test results.
This is the most effective approach as AI-based tools can analyze historical test data, identify patterns, and prioritize tests that are more likely to catch defects based on past results. This method ensures an optimized and manageable regression test suite by focusing on the most impactful test cases.
Therefore, the correct answer is D because using an AI-based tool to analyze past test results is the best option to optimize regression test selection and manage the size of the regression suite effectively.


質問 # 125
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