| トピック | 出題範囲 |
| トピック 1 | - 責任：このセクションでは、AI倫理担当者およびリスク管理者のスキルを評価し、AI技術の責任ある倫理的使用について考察します。学習データにおけるバイアスやAI出力の検証の必要性など、生成型AIツールに伴うリスクと限界について解説します。受験者は、バイアス、公平性、プライバシーへの懸念といった潜在的な危害を特定し、倫理的AI原則を適用することでこれらの危害を軽減することで、AIを責任を持って運用する方法を学びます。
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| トピック 2 | - ドメイン6：GitHub Copilotを使用したテスト：このセクションでは、QAエンジニアとテスト自動化スペシャリストがCopilotを使用して単体テストと統合テストを含むテストを生成する能力を測定します。Copilotがどのようにエッジケースを識別し、アサーションの記述を支援するかを説明します。また、CopilotのサブスクリプションSKUの種類、プライバシーに関する考慮事項、組織におけるコードサジェストの設定、Copilotに関連する設定ファイルについても説明します。
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| トピック 3 | - ドメイン4：プロンプト作成とプロンプトエンジニアリング このセクションでは、ソフトウェア開発者とAIインタラクションデザイナーが、Copilotの出力を最適化するためのプロンプトを効果的に作成するスキルを評価します。プロンプトの構成要素、プロンプトにおける言語の役割、ゼロショット・プロンプトと数ショット・プロンプトの違い、チャット履歴が応答に与える影響といった基礎概念を概説します。プロンプトの設計とトレーニング方法に関するベストプラクティスとエンジニアリング原則についても解説します。
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