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ISTQB CT-AI 시험요강:
| 주제 | 소개 |
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| 주제 1 | - 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.
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| 주제 2 | - 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.
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| 주제 3 | - Introduction to AI: This exam section covers topics such as the AI effect and how it influences the definition of AI. It covers how to distinguish between narrow AI, general AI, and super AI; moreover, the topics covered include describing how standards apply to AI-based systems.
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| 주제 4 | - 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.
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| 주제 5 | - Test Environments for AI-Based Systems: This section is about factors that differentiate the test environments for AI-based
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| 주제 6 | - 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.
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| 주제 7 | - 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.
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| 주제 8 | - 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.
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| 주제 9 | - 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.
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| 주제 10 | - 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.
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참조: https://www.istqb.org/certifications/artificial-inteligence-tester
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자격증의 중요성:경쟁율이 심한 IT시대에 인증시험을 패스함으로 IT업계 관련 직종에 종사하고자 하는 분들에게는 아주 큰 가산점이 될수 있고 자신만의 위치를 보장할수 있으며 더욱이는 한층 업된 삶을 누릴수 있을수도 있습니다.
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