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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data for AI | 13% | - DataOps concepts - Data preparation and preprocessing - Data strategy and governance |
| Topic 2: CPMAI Methodology | 41% | - Phase VI: Iteration & Monitoring
|
| Topic 3: Managing AI | 8% | - Managing AI project teams and resources - Risk management in AI projects - Stakeholder management |
| Topic 4: Trustworthy AI | 9% | - Privacy and security - Ethical considerations and bias - Transparency and explainability |
| Topic 5: Machine Learning | 13% | - Algorithms and models (e.g., NLP, Computer Vision) - Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning - Deep Learning and Neural Networks |
| Topic 6: AI Fundamentals | 16% | - AI capabilities and limitations - Types of AI and Machine Learning - Concepts and terminology of Artificial Intelligence |
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질문 # 98
A company is developing a chatbot that can address user queries 24/7 without human intervention. Which AI capability should be implemented?
정답：A
설명：
Conversational AI enables a chatbot to understand user inputs, interpret intent, generate appropriate responses, and maintain interactions continuously without requiring human intervention.
질문 # 99
Your team is looking to develop an RPA bot to help with back-office processes such as data entry.
What type of bot should your team be creating?
정답：D
질문 # 100
As the project manager, you are leading a brainstorming session with key stakeholders around a new Hyperpersonalization project. What's a key feature for this project that should happen to ensure success?
정답：B
질문 # 101
Your team is working on a new facial recognition application. Since this technology has the potential to be mis-used you think it's important to set guidelines for the proper use of this application and you want to make sure the AI system is built for some positive purpose. What area of Trustworthy AI does this best fall under?
정답：B
설명：
Responsible AI focuses on ensuring AI systems are developed and used ethically, with proper guidelines and safeguards to promote positive and fair outcomes.
질문 # 102
A company needs to launch an AI application quickly to be the first to the market. The project team has decided to use pretrained models for their current AI project iteration. What is a key result of leveraging pretrained models?
정답：B
설명：
Leveraging pretrained models can reduce the overall project timeline because the team starts from an existing model that has already learned general patterns. This can shorten development, training, and experimentation time for the current AI project iteration.
질문 # 103
......
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