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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Generative AI Models20%- Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • 1. Embeddings
  • 2. Vector databases
  • 3. Grounding AI outputs in external knowledge
- Model selection
  • 1. Selection from AI hubs
  • 2. Reasoning and multimodal tasks
- Context windows and token management
  • 1. Token limits
  • 2. Response management
- 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. Content creation
  • 3. Text summarization
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 collection and preparation
  • 1. Data cleaning and preprocessing
  • 2. Data gathering methodologies
- Data analysis techniques
  • 1. Data visualization
  • 2. Statistical analysis
AI for Code and Workflow Optimization- AI-assisted code development
  • 1. Code review and debugging
  • 2. Code generation
- Workflow automation
  • 1. Process automation
  • 2. Task optimization
Agentic AI20%- Differentiation from Generative AI
  • 1. Use cases comparison
  • 2. Autonomous capabilities
- AI agent design principles
  • 1. Orchestration
  • 2. Human-in-the-loop (HITL) strategies
- Model Context Protocol (MCP)
  • 1. MCP framework primitives
  • 2. Context in agentic AI
- Data transformation and mapping
  • 1. Within AI Agents
Prompt Engineering15%- Prompting techniques
  • 1. Chained prompting
  • 2. Iterative prompting
  • 3. Few-shot prompting
- Security and safety
  • 1. Prompt injection attacks
  • 2. Reducing hallucinations
  • 3. Improving response accuracy
  • 4. Defensive prompting methods
- Prompt structures
  • 1. Audio generation
  • 2. Image generation
  • 3. Text generation
- Principles and patterns
  • 1. Constraints
  • 2. Instructions
  • 3. Roles

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Cisco AI Technical Practitioner 認定 810-110 試験問題 (Q60-Q65):

質問 # 60
Which workflow mechanism is being used when a company implements a policy where an AI agent can draft a customer email, but a human must authorize the transmission?

正解：C

解説：
An approval gate requires human authorization before a high-impact or externally visible action is executed, such as sending an AI-drafted customer email.


質問 # 61
Which protocol is commonly used for streaming telemetry in modern networks?

正解：C

解説：
gRPC supports efficient real-time telemetry streaming in modern network automation environments.


質問 # 62
What is hallucination in generative AI?

正解：C

解説：
Hallucination occurs when an AI confidently produces false or misleading outputs.


質問 # 63
What is the main advantage of cloud-based AI services?

正解：A

解説：
Cloud AI platforms provide scalable infrastructure and elastic computing power for AI workloads.


質問 # 64
Which action demonstrates the principle of fairness in a generative AI deployment?

正解：B

解説：
Fairness requires checking whether model outputs treat users or groups equitably, so auditing outputs for bias helps identify and reduce discriminatory or unequal outcomes.


質問 # 65
......

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810-110合格体験談: https://www.shikenpass.com/810-110-shiken.html