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ISQI CT-AI_v1.0_World Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Testen von KI-basierten Systemen | - Prüfung auf Verzerrung, Fairness und Nachvollziehbarkeit - Testen von Modellen des maschinellen Lernens - Datenqualität und Validierung von Datensätzen |
| KI in der Testautomatisierung | - KI-gestützte Erstellung von Testfällen - KI-basierte Fehlerprognose und Analytik |
| Einführung in KI im Softwaretest | - Die Rolle von KI im Testprozess - Überblick über KI-Systeme |
| Qualitätsrisiken von KI-Systemen | - Modellabweichung und Leistungsverschlechterung - Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen |
| Grundlagen des maschinellen Lernens für Tester | - Konzepte des überwachten und unüberwachten Lernens - Grundlagen des Modelltrainings und der Modellbewertung |
ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) CT-AI_v1.0_World Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
Which ONE of the following describes a situation of back-to-back testing the LEAST?
SELECT ONE OPTION
A. Comparison of the results of a current neural network model ML model implemented in platform A (for example Pytorch) with a similar neural network model ML model implemented in platform B (for example Tensorflow), for the same data.
B. Comparison of the results of the current neural network ML model on the current data set with a slightly modified data set.
C. Comparison of the results of a neural network ML model with a current decision tree ML model for the same data.
D. Comparison of the results of a home-grown neural network model ML model with results in a neural network model implemented in a standard implementation (for example Pytorch) for same data
Frage #2
A ML engineer is trying to determine the correctness of the new open-source implementation *X", of a supervised regression algorithm implementation. R-Square is one of the functional performance metrics used to determine the quality of the model.
Which ONE of the following would be an APPROPRIATE strategy to achieve this goal?
SELECT ONE OPTION
A. Compare the R-Square score of the model obtained using two different implementations that utilize two different programming languages while using the same algorithm and the same training and testing data.
B. Add 10% of the rows randomly and create another model and compare the R-Square scores of both the model.
C. Train various models by changing the order of input features and verify that the R-Square score of these models vary significantly.
D. Drop 10% of the rows randomly and create another model and compare the R-Square scores of both the models.
Frage #3
Which ONE of the following activities is MOST relevant when addressing the scenario where you have more than the required amount of data available for the training?
SELECT ONE OPTION
A. Data labeling
B. Feature selection
C. Data sampling
D. Data augmentation
Frage #4
A system was developed for screening the X-rays of patients for potential malignancy detection (skin cancer).
A workflow system has been developed to screen multiple cancers by using several individually trained ML models chained together in the workflow.
Testing the pipeline could involve multiple kind of tests (I - III):
I.Pairwise testing of combinations
II.Testing each individual model for accuracy
III.A/B testing of different sequences of models
Which ONE of the following options contains the kinds of tests that would be MOST APPROPRIATE to include in the strategy for optimal detection?
SELECT ONE OPTION
A. Only II
B. Only III
C. I and II
D. I and III
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: C | Frage #2 Antwort: A | Frage #3 Antwort: C | Frage #4 Antwort: C |







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