810-110 Prüfung, 810-110 Examengine

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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Topic 1: Agentic AI	15%	- Agent design principles and capabilities - Model Context Protocol (MCP) framework - Human-in-the-loop strategies - Agentic AI vs Generative AI use cases
Topic 2: Prompt Engineering	15%	- Defensive prompting and error mitigation - Advanced prompting techniques - Prompt design principles and best practices
Topic 3: Data Research and Analysis	15%	- Data visualization and insight generation - Data collection, preparation and preprocessing - Data quality, bias and validation
Topic 4: Generative AI Models	20%	- Model selection and evaluation in AI hubs - Context windows, token limits and response management - Generative AI model families and use cases - Model hosting options and trade-offs
Topic 5: AI Ethics and Security	20%	- Responsible AI principles - AI-specific threats, risks and misinformation - Data privacy and security in AI systems - Compliance and governance frameworks
Topic 6: AI for Code and Workflow Optimization	15%	- Integration of AI tools in development processes - AI-assisted code generation and improvement - Automation and workflow enhancement

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810-110 Examengine - 810-110 Online Prüfungen

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Cisco AI Technical Practitioner 810-110 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q46-Q51):

46. Frage
Why is defining a persona considered a best practice for technical prompt engineering?

A. It reduces the total token usage.
B. It provides instructions for desired action.
C. It guides the tone and vocabulary.
D. It provides a pattern to emulate.

Antwort: C

Begründung:
Defining a persona guides the AI to respond with the appropriate role-based tone, vocabulary, level of technical depth, and communication style for the intended audience.

47. Frage
In supervised machine learning, what is required?

A. No data
B. Labeled datasets
C. Only encrypted traffic
D. Random hardware failures

Antwort: B

Begründung:
Supervised learning trains models using labeled input-output pairs.

48. Frage
Which action demonstrates the principle of fairness in a generative AI deployment?

A. hosting the model in a carbon-neutral data center
B. redacting PII from the training dataset
C. auditing model outputs for bias
D. requiring users to sign Acceptable Use Policies

Antwort: C

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

49. Frage
What is a use case for generative AI in the testing phase of the software development lifecycle?

A. generating synthetic test data
B. drafting user stories
C. generating automated documentation
D. performing static code analysis

Antwort: A

Begründung:
Generative AI can create synthetic test data that simulates realistic inputs and edge cases, helping validate application behavior during the testing phase without relying only on production data.

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

A. Generative AI produces single-turn responses and agentic AI executes multi-step reasoning loops.
B. Generative AI requires tool access and agentic AI relies on its training data.
C. Generative AI uses retrieval-augmented generation and agentic AI does not support external data sources.
D. Generative AI operates autonomously and agentic AI requires a prompt for each action.

Antwort: A

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.

51. Frage
......

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810-110 Examengine: https://www.zertpruefung.ch/810-110_exam.html