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GitHub GitHub-Copilot 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • AIを活用した開発者のユースケース：この試験セクションでは、フルスタック開発者とクラウドエンジニアのスキルを評価し、新しいプログラミング言語の学習、デバッグ、ドキュメント作成、コードのリファクタリングなど、様々なタスクにおいてAIがどのように開発者の生産性を向上させるかを検証します。GitHub Copilotがソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）とどのように統合され、レガシーアプリケーションのモダナイゼーションでどのような役割を果たすかについて解説します。また、パーソナライズされたレスポンス、サンプルデータの生成、ソフトウェア開発全体の効率向上におけるAIの活用についても重点的に取り上げます。
トピック 2
  • GitHub Copilot の仕組みとデータの処理：このセクションでは、データセキュリティスペシャリストと DevOps エンジニアのスキルを評価し、GitHub Copilot がどのようにデータを処理し、コード提案を処理し、プライバシーに関する懸念事項を管理するかを網羅します。Copilot の提案のためのデータパイプライン、コンテキストの収集方法、AI モデルによるプロンプトの処理方法について解説します。また、AI 生成コードの限界、履歴データが提案に与える影響、プロンプト作成の役割についても説明します。プロンプトの有効性を高め、AI 生成の応答を最適化するためのベストプラクティスも含まれています。
トピック 3
  • プライバシーの基礎とコンテキスト除外：このセクションでは、サイバーセキュリティスペシャリストとコンプライアンス担当者のスキルを評価し、GitHub Copilotにおけるプライバシー保護とコンテンツ除外設定について解説します。Copilotがどのようにセキュリティ脆弱性を特定し、最適化を提案し、安全なコーディングプラクティスを適用するかを解説します。また、コンテンツの所有権、データフィルタリングメカニズム、除外設定についても詳細に説明します。最後に、コンテキスト除外を管理し、組織のセキュリティポリシーへのコンプライアンスを確保するためのトラブルシューティングガイドラインを紹介します。
トピック 4
  • プロンプトエンジニアリング：このセクションでは、AIエンジニアとソフトウェア開発者のスキルを評価し、高品質な出力を生成するための主要原則、手法、ベストプラクティスなど、プロンプトエンジニアリングの基礎を網羅します。ゼロショットプロンプティングやフューショットプロンプティングといった様々なプロンプティング戦略、コンテキストがAI生成応答に与える影響、そしてCopilotの動作を導く上での構造化プロンプトの役割について解説します。また、プロンプトのライフサイクルと、洗練された入力指示を通じてモデルのパフォーマンスを向上させる方法についても説明します。

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GitHub-Copilot専門トレーリング、GitHub-Copilot日本語版復習指南

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GitHub CopilotCertification Exam 認定 GitHub-Copilot 試験問題 (Q57-Q62):

質問 # 57
How does GitHub Copilot Chat help to fix security issues in your codebase?

正解：A

解説：
Copilot Chat can analyze your code, highlight known vulnerability patterns, and annotate its suggestions with explanations of the security issues and proposed fixes.


質問 # 58
A developer is working for an enterprise that hosts all its code on Bitbucket and wants to leverage GitHub Copilot. However, their organization doesn't have any GitHub repositories. Can they still access GitHub Copilot?

正解：A

解説：
GitHub Copilot Business supports usage with non-GitHub repositories. Developers can use Copilot in supported IDEs regardless of the repository hosting platform, enabling access to AI coding suggestions even if code is hosted outside GitHub.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/github-Copilot-management-and-customizations/2-explore-github-Copilot-plans-associated-management-customization- features?ns-enrollment-type=learningpath&ns-enrollment-id=learn.github-Copilot


質問 # 59
Which principle emphasizes that AI systems should be understandable and provide clear information on how they work?

正解：B

解説：
The principle of transparency emphasizes that AI systems should be understandable and provide clear information about their operations. This ensures that users can understand how the AI arrivesat its decisions and suggestions.


質問 # 60
What is the process behind identifying public code matches when using a public code filter enabled in GitHub Copilot?

正解：D

解説：
When the public code filter is enabled, GitHub Copilot runs code suggestions through filters designed to detect matches with publicly available code. This helps prevent the generation of code that might infringe on copyright or licensing agreements.


質問 # 61
Your company recently adopted GitHub Copilot Business, and leadership wants to ensure accountability and transparency in its usage. Which of the following best describes the purpose of audit logs in GitHub Copilot Business?

正解：C

解説：
Organization audit logs are primarily used to track administrative actions such as enabling or disabling GitHub Copilot, identifying the user who performed the action, and the timestamp. This promotes accountability, transparency, and security compliance.
Reference:
https://docs.github.com/en/Copilot/managing-Copilot/managing-github-Copilot-in-your-organization/reviewing-activity-related-to-github-Copilot-in-your-organization/reviewing-audit-logs- for-Copilot-business


質問 # 62
......

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