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ISQI AI Testing CT-AI_v1.0_World

CT-AI_v1.0_World

Exam Code: CT-AI_v1.0_World

Prüfungsname: ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)

Aktulisiert: 08-08-2026

Nummer: 40 Q&As

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ISQI CT-AI_v1.0_World Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Thema 1: Neuronale Netze im maschinellen Lernen und deren Prüfung- Neuronale Netze
  • 1. Grundlagen neuronaler Netze
  • 2. Prüfung neuronaler Netze
Thema 2: Einsatz von KI im Prüfprozess- KI-unterstützte Prüfung
  • 1. Unterstützung der Prüfautomatisierung
  • 2. Vorhersage von Fehlern
  • 3. Erstellung von Prüfdaten
Thema 3: Daten im maschinellen Lernen- Datenqualität
  • 1. Datenerhebung
  • 2. Datenverzerrung
  • 3. Datenaufbereitung
Thema 4: Funktionale Leistungsmetriken im maschinellen Lernen- Leistungsbewertung
  • 1. Präzision
  • 2. F1-Wert
  • 3. Genauigkeit
  • 4. Trefferquote
Thema 5: Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme- KI-spezifische Qualitätsmerkmale
  • 1. Transparenz und Erklärbarkeit
  • 2. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
  • 3. Autonomie
  • 4. Ethik
  • 5. Weiterentwicklung
  • 6. Verzerrung (Bias)
Thema 6: Maschinelles Lernen- Grundlagen des maschinellen Lernens
  • 1. Training und Validierung
  • 2. Überblick über das maschinelle Lernen
  • 3. Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Thema 7: Prüfumgebungen für KI-basierte Systeme- KI-Prüfinfrastruktur
  • 1. Konfiguration der Umgebung
  • 2. Datenverwaltung
  • 3. Überwachung und Wartung
Thema 8: Prüfung KI-spezifischer Qualitätsmerkmale- Qualitätsvalidierung
  • 1. Prüfung der Fairness
  • 2. Bewertung der Erklärbarkeit
  • 3. Prüfung der Robustheit
Thema 9: Methoden und Verfahren zur Prüfung KI-basierter Systeme- Verfahren zur Prüfungsfallgestaltung
  • 1. Modellprüfung
  • 2. Datenorientierte Prüfung
  • 3. Szenarienbasierte Prüfung
Thema 10: Überblick über die Prüfung KI-basierter Systeme- Grundlagen der KI-Prüfung
  • 1. Lebenszyklus der KI-Prüfung
  • 2. Risikobasierte Prüfung
  • 3. Prüfstrategie
Thema 11: Einführung in die Künstliche Intelligenz- Grundlagen der KI
  • 1. Definitionen und Konzepte der KI
  • 2. Künstliche Intelligenz als Dienstleistung
  • 3. KI-basierte Systeme im Vergleich zu herkömmlichen Systemen
  • 4. KI-Technologien
  • 5. Frameworks für die KI-Entwicklung

ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) CT-AI_v1.0_World Prüfungsfragen mit Lösungen

1. "Splendid Healthcare" has started developing a cancer detection system based on ML. The type of cancer they plan on detecting has 2% prevalence rate in the population of a particular geography. It is required that the model performs well for both normal and cancer patients.
Which ONE of the following combinations requires MAXIMIZATION?
SELECT ONE OPTION

A) Maximize precision and accuracy
B) Maximize recall and precision
C) Maximize accuracy and recall
D) Maximize specificity number of classes


2. Which ONE of the following statements correctly describes the importance of flexibility for Al systems?
SELECT ONE OPTION

A) Al systems require changing of operational environments; therefore, flexibility is required.
B) Flexible Al systems allow for easier modification of the system as a whole.
C) Self-learning systems are expected to deal with new situations without explicitly having to program for it.
D) Al systems are inherently flexible.


3. Which ONE of the following options does NOT describe a challenge for acquiring test data in ML systems?
SELECT ONE OPTION

A) Nature of data constantly changes with lime.
B) Compliance needs require proper care to be taken of input personal data.
C) Test data being sourced from public sources.
D) Data for the use case is being generated at a fast pace.


4. "AllerEgo" is a product that uses sell-learning to predict the behavior of a pilot under combat situation for a variety of terrains and enemy aircraft formations. Post training the model was exposed to the real- world data and the model was found to bebehaving poorly. A lot of data quality tests had been performed on the data to bring it into a shape fit for training and testing.
Which ONE of the following options is least likely to describes the possible reason for the fall in the performance, especially when considering the self-learning nature of the Al system?
SELECT ONE OPTION

A) The difficulty of defining criteria for improvement before the model can be accepted.
B) There was an algorithmic bias in the Al system.
C) The unknown nature and insufficient specification of the operating environment might have caused the poor performance.
D) The fast pace of change did not allow sufficient time for testing.


Fragen und Antworten:

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

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