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Ich bin ziemlich zufrieden mit ihren Kundendienst und diesen Testaufgaben. Dringend empfehlen!

Käthe

Ihre Prüfungsaufgaben sind die neuesten. Ich habe gerade die CT-AI Prüfung bestanden. Vielen vielen Dank.

Pallenberg

Wunderbar! ch habe in der letzten Woche die CT-AI Prüfung bestanden, nachdem ich ihr Studienmaterial benutzt hatte. Ich bin ziemlich aufgeregt. Dank für ihre Untertützung!

Abberger

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ISTQB AI Testing CT-AI

CT-AI deutsch prüfung

Exam Code: CT-AI

Prüfungsname: Certified Tester AI Testing Exam

Aktulisiert: 22-06-2026

Nummer: 162 Q&As

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PDF Version Preis: €129.00  €59.98


Über ISTQB CT-AI echte Prüfungsfragen

ISTQB CT-AI Prüfungsplan:

ThemaEinzelheiten
Thema 1
  • Neural Networks and Testing: This section of the exam covers defining the structure and function of a neural network including a DNN and the different coverage measures for neural networks.
Thema 2
  • Quality Characteristics for AI-Based Systems: This section covers topics covered how to explain the importance of flexibility and adaptability as characteristics of AI-based systems and describes the vitality of managing evolution for AI-based systems. It also covers how to recall the characteristics that make it difficult to use AI-based systems in safety-related applications.
Thema 3
  • Machine Learning ML: This section includes the classification and regression as part of supervised learning, explaining the factors involved in the selection of ML algorithms, and demonstrating underfitting and overfitting.
Thema 4
  • Methods and Techniques for the Testing of AI-Based Systems: In this section, the focus is on explaining how the testing of ML systems can help prevent adversarial attacks and data poisoning.
Thema 5
  • Testing AI-Based Systems Overview: In this section, focus is given to how system specifications for AI-based systems can create challenges in testing and explain automation bias and how this affects testing.
Thema 6
  • Testing AI-Specific Quality Characteristics: In this section, the topics covered are about the challenges in testing created by the self-learning of AI-based systems.
Thema 7
  • ML: Data: This section of the exam covers explaining the activities and challenges related to data preparation. It also covers how to test datasets create an ML model and recognize how poor data quality can cause problems with the resultant ML model.
Thema 8
  • ML Functional Performance Metrics: In this section, the topics covered include how to calculate the ML functional performance metrics from a given set of confusion matrices.
Thema 9
  • Test Environments for AI-Based Systems: This section is about factors that differentiate the test environments for AI-based

Referenz: https://www.istqb.org/certifications/artificial-inteligence-tester

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