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Cisco 810-110 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Topic 1: Prompt Engineering	15%	- Security and robustness 1. Prompt injection risks 2. Mitigation and defensive prompting - Prompt design principles 1. Roles, instructions, constraints - Prompting techniques 1. Few-shot prompting 2. Chained and iterative prompting
Topic 2: Ethics and Security	15%	- AI security threats 1. Misinformation and hallucinations 2. AI-specific attack surfaces - Data privacy and governance 1. Secure AI data handling - Responsible AI principles 1. Fairness, transparency, accountability 2. Bias mitigation
Topic 3: AI for Data Research and Analysis		- Data exploration and transformation 1. AI-assisted data cleaning 2. Insight generation and validation
Topic 4: AI for Code and Workflow Optimization		- Automation workflows 1. Workflow orchestration concepts 2. API integration basics - AI-assisted software development 1. Code generation and debugging 2. SDLC integration
Topic 5: Agentic AI Systems		- Agent architecture 1. Multi-step reasoning workflows 2. Autonomous agents and orchestration
Topic 6: Generative AI Models	20%	- Context and retrieval systems 1. RAG, embeddings, vector databases 2. Context windows and token limits - Model fundamentals and use cases 1. LLMs and diffusion models overview 2. Use cases: summarization, code generation, content creation - Model hosting and architecture 1. Latency, cost, privacy considerations 2. Cloud vs local deployment trade-offs

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Cisco AI Technical Practitioner 810-110 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q40-Q45):

40. Frage
What is the main advantage of cloud-based AI services?

A. Elimination of cybersecurity risks
B. Unlimited free hardware
C. Scalability and flexible compute resources
D. No need for networking

Antwort: C

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

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

A. large language models
B. variational autoencoders
C. generative adversarial networks
D. diffusion models

Antwort: A

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.

42. Frage
A developer provides AI with three examples of a log entry mapped to a specific error category before asking AI to categorize a new log entry. Which technique is being used?

A. metaprompting
B. zero-shot prompting
C. chain-of-thought
D. few-shot prompting

Antwort: D

Begründung:
Few-shot prompting provides several examples of the expected input-output pattern so the AI can apply the same pattern to a new case.

43. Frage
What is the role of the client in the Model Context Protocol?

A. to provide resources for task execution
B. to orchestrate interactions with servers
C. to act as a tool or service provider
D. to act as an LLM for inferencing

Antwort: B

44. Frage
In an AI-powered automation workflow, what is deterministic branching?

A. A dynamic system where branching criteria evolve over time using optimization algorithms.
B. A workflow state that pauses execution until a human manually determines the next step.
C. A process where the AI model autonomously selects the next step based on its internal confidence score.
D. A decision point where the next step is dictated by specific, pre-programmed rules.

Antwort: D

Begründung:
Deterministic branching uses predefined rules or conditions to decide the next workflow step, making the path predictable and repeatable rather than model-driven or manually selected.

45. Frage
......

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