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試験コード:CT-AI_v1.0_World

試験名称:ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)

認証ベンダー:ISQI

最近更新時間:2026-10-28

問題と解答:全40問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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ISQI CT-AI_v1.0_World 試験概要:

認定ベンダー:iSQI / ISTQB
試験名:ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)
試験番号:CT-AI_v1.0_World
出題数:40
関連資格:ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL)
受験料:$250 USD
合格点:65% (31/47 points)
認定の有効期間:無期限
試験時間:60-75
試験形式:多肢選択
対応言語:ポルトガル語, 利用可能状況に応じたその他の地域言語, 英語, フランス語
サンプル問題:ISQI CT-AI_v1.0_World サンプル問題
受験方法:Pearson VUE 試験センターおよび iSQI FLEX の遠隔監督付き試験を通じて受験可能なコンピュータベース試験です。
前提条件:受験者は、有効な ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) 認定を保有していなければなりません。
公式シラバスのURL:https://isqi.org/ISTQB-Certified-Tester-AI-Testing-v1.0-CT-AI/CT-AI.157

ISQI CT-AI_v1.0_World 試験シラバストピック:

セクション目標
トピック 1: 機械学習- MLの基礎
  • 1. 学習と検証
  • 2. 教師あり学習と教師なし学習
  • 3. 機械学習の概要
トピック 2: ML機能性能指標- 性能評価
  • 1. 再現率
  • 2. 適合率
  • 3. 正確性
  • 4. F1スコア
トピック 3: AIベースシステムの品質特性- AI固有の品質属性
  • 1. バイアス
  • 2. 柔軟性と適応性
  • 3. 倫理
  • 4. 透明性と説明可能性
  • 5. 進化
  • 6. 自律性
トピック 4: AIベースシステムのテスト概要- AIテストの基礎
  • 1. テスト戦略
  • 2. AIテストライフサイクル
  • 3. リスクベーステスト
トピック 5: AIベースシステムのテスト環境- AIテスト基盤
  • 1. 環境構成
  • 2. データ管理
  • 3. 監視と保守
トピック 6: MLデータ- データ品質
  • 1. データバイアス
  • 2. データ収集
  • 3. データ準備
トピック 7: AI入門- AIの基礎
  • 1. AI開発フレームワーク
  • 2. AIの定義と概念
  • 3. AIベースシステムと従来型システムの比較
  • 4. サービスとしてのAI
  • 5. AI技術
トピック 8: MLニューラルネットワークとテスト- ニューラルネットワーク
  • 1. ニューラルネットワークの基礎
  • 2. ニューラルネットワークのテスト
トピック 9: テストにおけるAIの活用- AI支援テスト
  • 1. 欠陥予測
  • 2. テスト自動化支援
  • 3. テストデータ生成
トピック 10: AI固有の品質特性のテスト- 品質検証
  • 1. 説明可能性評価
  • 2. 堅牢性テスト
  • 3. 公平性テスト
トピック 11: AIベースシステムをテストするための手法と技術- テスト設計技法
  • 1. データ指向テスト
  • 2. モデルテスト
  • 3. シナリオベーステスト

ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) 認定 CT-AI_v1.0_World 試験問題:

問題 #1

The activation value output for a neuron in a neural network is obtained by applying computation to the neuron.
Which ONE of the following options BEST describes the inputs used to compute the activation value?
SELECT ONE OPTION

  • A. Activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
  • B. Individual bias at the neuron level, and weights assigned to the connections between theneurons.
  • C. Individual bias at the neuron level, activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
  • D. Individual bias at the neuron level, and activation values of neurons in the previous layer.
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正解:C  🗳️

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問題 #2

Arihant Meditation is a startup using Al to aid people in deeper and better meditation based on analysis of various factors such as time and duration of the meditation, pulse and blood pressure, EEG patters etc. among others. Their model accuracy and other functional performance parameters have not yet reached their desired level.
Which ONE of the following factors is NOT a factor affecting the ML functional performance?
SELECT ONE OPTION

  • A. The data pipeline
  • B. The number of classes
  • C. The quality of the labeling
  • D. Biased data
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正解:B  🗳️

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問題 #3

Which ONE of the following is the BEST option to optimize the regression test selection and prevent the regression suite from growing large?
SELECT ONE OPTION

  • A. Using an Al-based tool to optimize the regression test suite by analyzing past test results
  • B. Automating test scripts using Al-based test automation tools.
  • C. Using of a random subset of tests.
  • D. Identifying suitable tests by looking at the complexity of the test cases.
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正解:A  🗳️

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問題 #4

Data used for an object detection ML system was found to have been labelled incorrectly in many cases.
Which ONE of the following options is most likely the reason for this problem?
SELECT ONE OPTION

  • A. Bias issues
  • B. Privacy issues
  • C. Accuracy issues
  • D. Security issues
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正解:C  🗳️

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