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Ziemlich gute Studienmaterialien. Sie sind gerade die Unterlagen, die ich brauche. Vor einigen Wochen kaufte ich die Schulungsunterlagen CT-GenAI von IT-Prüfung. Heute bestand ich meine Prüfung. Ich will sie ihnen dringend empfehlen. Sie sind notwendig, falls du die Prüfung bestehen möchtest.

Amiel

Eine vollständige Studienführung für die CT-GenAI Prüfung. Ich habe sie heute bestanden. Danke.

Andörfer

Die Testaufgaben aus ihrem Dump sind nützlich, 95% sind abgedeckt. Vielen Dank.

Husserl

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ISQI AI Testing CT-GenAI

CT-GenAI deutsch prüfung

Exam Code: CT-GenAI

Prüfungsname: ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0

Aktulisiert: 22-08-2026

Nummer: 42 Q&As

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ISQI CT-GenAI Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Risikomanagement bei der Nutzung Generativer KI im Softwaretesten25%- Risiken durch Halluzinationen, Verzerrungen, Ungenauigkeit und mangelnde Konsistenz
- Strategien zur Validierung, Überprüfung und Risikominderung
- Bedenken im Hinblick auf Datenschutz, Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften
Thema 2: Einführung und Integration von Generativer KI in Testabteilungen15%- Strategie, Steuerung und Einführungsfahrplan
- Rollen, erforderliche Kompetenzen und Vorbereitung des Teams
- Messung des Nutzens und kontinuierliche Verbesserung
Thema 3: KI-Infrastruktur auf Basis von LLMs für das Testen10%- Architektonische Überlegungen und Aspekte der Bereitstellung
- RAG, Feinanpassung und Modellanpassung
- KI-Agenten und Integration mit Testwerkzeugen
Thema 4: Prompt-Engineering für effektives Softwaretesten35%- Grundsätze und Aufbau wirkungsvoller Prompts
- Iterative Verfeinerung und Bewertung von Prompts
- Prompt-Muster für Testentwurf, Datenerstellung und Automatisierung
Thema 5: Einführung in Generative KI für das Softwaretesten15%- Anwendungsfälle im gesamten Testlebenszyklus
- Für das Testen relevante Funktionen und Grenzen
- Grundlegende Konzepte: Generative KI, LLMs, Basismodelle

ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which statement about fine-tuning for test tasks is INCORRECT?

A) It replaces the model's general knowledge entirely and prevents overfitting
B) It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data
C) It enhances relevance to organizational terminology and formats
D) It can be applied to smaller SLMs to improve task performance with lower compute


2. What BEST protects sensitive test data at rest and in transit?

A) Rely on obfuscation instead of encryption
B) Disable TLS and rely on VPN only
C) Enforce role-based access controls
D) Use public file shares with read-only links


3. Consider applying the meta-prompting technique to generate automated test scripts for API testing. You need to test a REST API endpoint that processes user registration with validation rules. Which one of the following prompts is BEST suited to this task?

A) Role: Act as an automation tester. | Context: You are validating an API endpoint. | Instruction: Generate Python test scripts that send POST requests and validate responses. | Input Data: User credentials. | Constraints: Include basic scenarios with asserts. | Output Format: Provide organized scripts.
B) Role: Act as a test automation engineer. | Context: You are creating tests for a registration endpoint. | Instruction: Generate Python test scripts using pytest covering both valid and invalid inputs. | Input Data: POST /api/register with email and password. | Constraints: Follow pytest structure. | Output Format: Provide scripts.
C) Role: Act as a software engineer. | Context: You are testing registration logic. | Instruction: Create Python scripts to verify endpoint behavior. | Input Data: POST /api/register with test users. | Constraints: Add checks for status codes. | Output Format: Deliver functional scripts.
D) Role: Act as a test automation engineer with API testing experience. | Context: You are verifying user registration that enforces field and format validation. | Instruction: Generate pytest scripts using requests for both positive (valid) and negative (invalid email, weak password, missing fields) cases. | Input Data: POST /api/register with validation rules for email and password length. | Constraints:
Include fixtures, clear assertions, and naming consistent with pytest. | Output Format: Return complete Python test files.


4. Which standard specifies requirements for managing AI systems within an organization, supporting consistent GenAI use in testing?

A) EU AI Act
B) ISO/IEC 42001:2023
C) ISO/IEC 23053:2022
D) NIST AI RMF 1.0


5. What is a key data-related aspect when defining a GenAI strategy for testing?

A) Use only auto-generated synthetic data to avoid dependency on enterprise repositories
B) Prioritize accurate and relevant input data secured through defined quality procedures
C) Neglect legacy data sources as they provide limited immediate relevance to testing tasks
D) Aggregate data from all available organizational repositories without filtration


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: A
2. Frage
Antwort: C
3. Frage
Antwort: D
4. Frage
Antwort: B
5. Frage
Antwort: B

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