ISQI AI Testing CT-AI_v1.0_World
考試編碼: CT-AI_v1.0_World
考試名稱: ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)
更新時間: 2026-06-30
問題數量: 40 題
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關於ISQI CT-AI_v1.0_World題庫
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最新的 AI Testing CT-AI_v1.0_World 免費考試真題:
1. Which ONE of the following statements is a CORRECT adversarial example in the context of machine learning systems that are working on image classifiers.
SELECT ONE OPTION
A) Black box attacks based on adversarial examples create an exact duplicate model of the original.
B) These attack examples cause a model to predict the correct class with slightly less accuracy even though they look like the original image.
C) These attacks can't be prevented by retraining the model with these examples augmented tothe training data.
D) These examples are model specific and are not likely to cause another model trained on same task to fail.
2. 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) Accuracy issues
B) Privacy issues
C) Bias issues
D) Security issues
3. "BioSearch" is creating an Al model used for predicting cancer occurrence via examining X-Ray images. The accuracy of the model in isolation has been found to be good. However, the users of the model started complaining of the poor quality of results, especially inability to detect real cancer cases, when put to practice in the diagnosis lab, leading to stopping of the usage of the model.
A testing expert was called in to find the deficiencies in the test planning which led to the above scenario.
Which ONE of the following options would you expect to MOST likely be the reason to be discovered by the test expert?
SELECT ONE OPTION
A) A lack of focus on non-functional requirements testing.
B) A lack of focus on choosing the right functional-performance metrics.
C) A lack of similarity between the training and testing data.
D) The input data has not been tested for quality prior to use for testing.
4. Which ONE of the following tests is MOST likely to describe a useful test to help detect different kinds of biases in ML pipeline?
SELECT ONE OPTION
A) Check the input test data for potential sample bias.
B) Test the model during model evaluation for data bias.
C) Testing the distribution shift in the training data for inappropriate bias.
D) Testing the data pipeline for any sources for algorithmic bias.
問題與答案:
| 問題 #1 答案: D | 問題 #2 答案: A | 問題 #3 答案: C | 問題 #4 答案: B |
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