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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

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

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Cisco 810-110 Fragen und Antworten, Cisco AI Technical Practitioner Prüfungsfragen

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Cisco AI Technical Practitioner 810-110 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q62-Q67):

62. Frage
Which AI-driven activity involves a developer providing runtime error logs to a model to receive an explanation of the root cause and a suggested fix?

Antwort: B

Begründung:
AI-assisted debugging uses error logs, stack traces, and runtime context to help identify the root cause of a failure and suggest a corrective fix.


63. Frage
Which generative AI model family should be used for identifying and summarizing technical themes across thousands of unstructured network incident reports?

Antwort: B

Begründung:
Large language models are designed to process and generate natural language, making them suitable for identifying recurring technical themes and summarizing large volumes of unstructured incident reports.


64. 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.


65. Frage
A practitioner must reduce the financial cost of a high-volume summarization task. Which strategy addresses token-based billing?

Antwort: B

Begründung:
Token-based billing is driven by the number of input and output tokens processed, so reducing the prompt size lowers the total tokens consumed across high-volume summarization requests.


66. Frage
How does a coordinator agent function in a multi-agent AI framework?

Antwort: C

Begründung:
A coordinator agent manages the overall workflow by assigning tasks to specialized agents, coordinating their interactions, and combining their outputs into a final result.


67. Frage
......

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