PMI CPMAI인증덤프데모문제 - CPMAI퍼펙트덤프최신데모문제

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PMI CPMAI Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Identify Business Needs and Solutions26%- Problem framing and business alignment
  • 1. Feasibility and ROI analysis
    • 2. Define AI business objectives
      AI Operationalization and Governance- Deployment and lifecycle management
      • 1. AI governance and responsible AI
        • 2. Continuous improvement and monitoring
          AI System Testing and Evaluation- Model evaluation and monitoring
          • 1. Explainability and reliability assessment
            • 2. Performance evaluation and drift detection
              Data for AI- Data identification and governance
              • 1. Data sourcing and selection
                • 2. Data compliance and ethics
                  AI Model Development and Iteration- Model building and validation
                  • 1. Iterative delivery approach
                    • 2. Machine learning / generative AI model development
                      Data Preparation for AI- Data cleaning and transformation
                      • 1. Data quality assurance
                        • 2. Feature engineering and preparation

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                          최신 CPMAI CPMAI 무료샘플문제 (Q319-Q324):

                          질문 # 319
                          A team has started working on their first AI project and they are running this project like a traditional software development project. About two months into the project the team is hitting some major issues, and you're tasked with coming in to help manage this project. Immediately you realize that AI projects need to be treated like data centric projects.
                          What's the next best course of action?

                          정답：A


                          질문 # 320
                          A manufacturing firm plans to use AI to predict equipment failures. The team can access sensor data but it contains many missing values and out-of-range readings. What should the project manager prioritize first?

                          정답：D

                          설명：
                          PMI-CPMAI stresses that AI delivery is data-driven and iterative, and that teams must manage the Data Understanding work to identify appropriate datasets and validate quality before model development. Missing values and out-of-range readings can materially distort training and inference, so the PMI-aligned priority is to characterize the data: understand sources, sampling frequency, sensor health, definitions, and the nature of missingness (random vs. systematic), then define cleansing/imputation and anomaly-handling strategies as part of data preparation.


                          질문 # 321
                          The confusion matrix measures how the algorithm performs for a binary classification activity. As your team is running tests to evaluate model performance, they are seeing the model is incorrectly categorizing flowers as trees.
                          Your model is provided the following:

                          정답：D


                          질문 # 322
                          A manufacturing company is using an AI system for quality control. The project manager needs to ensure data privacy and compliance with industry standards. Which initial approach will effectively address these requirements?

                          정답：D

                          설명：
                          Developing a comprehensive data governance plan is the most effective initial approach because it defines how data is collected, stored, accessed, protected, retained, and monitored in alignment with privacy obligations and industry standards.


                          질문 # 323
                          Your team is working on an image recognition project, have collected the appropriate data for the project, and have picked a neural network algorithm. They are now ready to train their model.
                          In which phase of CPMAI is this done?

                          정답：E


                          질문 # 324
                          ......

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