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SAP C_AIG_2412 Online Tests - C_AIG_2412 Unterlage
Posted at 1/10/2026 17:26:12
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SAP C_AIG_2412 Prüfungsplan:| Thema | Einzelheiten | | Thema 1 | - Large Language Models (LLMs): This section of the exam measures the skills of AI Developers and covers the practical use of large language models in SAP environments. Candidates are expected to understand how LLMs can be applied to automate tasks, enhance decision-making, and improve user interaction within SAP systems. The exam evaluates knowledge of handling model selection, fine-tuning, and adapting LLMs to specific business cases.
| | Thema 2 | - SAP's Generative AI Hub: This section of the exam measures the skills of Solution Architects and covers SAP’s Generative AI Hub, which acts as the central layer for designing and managing generative AI solutions. The exam tests knowledge of building, deploying, and connecting AI models to business scenarios through the Hub. Emphasis is placed on leveraging the Hub to streamline workflows and ensure scalable solutions that align with organizational needs.
| | Thema 3 | - Advanced AI Techniques with SAP’s Generative AI Hub: This section of the exam measures the skills of Solution Architects and covers advanced techniques available through SAP’s Generative AI Hub. Candidates are assessed on their ability to design, optimize, and scale generative AI solutions that go beyond basic implementations. The focus includes applying sophisticated strategies to integrate advanced models, manage performance, and align AI-driven outcomes with complex enterprise goals.
| | Thema 4 | - SAP AI Core: This section of the exam measures the skills of AI Developers and covers the fundamental components of SAP AI Core. Candidates are assessed on their ability to work with the core services that allow machine learning models to be deployed and managed within SAP environments. The focus is on understanding how AI Core fits into SAP’s ecosystem and ensures smooth integration with enterprise applications.
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SAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer C_AIG_2412 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q59-Q64):59. Frage
You want to extract useful information from customer emails to augment existing applications in your company.
How can you use generative-ai-hub-sdk in this context?
- A. Train custom models based on the mail data.
- B. Generate a new SAP application based on the mail data.
- C. Generate JSON strings based on extracted information.
- D. Generate random email content and send them to customers.
Antwort: C
60. Frage
What is a Large Language Model (LLM)?
- A. A database system optimized for storing large volumes of textual data.
- B. An Al model that specializes in processing, understanding, and generating human language.
- C. A gradient boosted decision tree algorithm for predicting text.
- D. A rule-based expert system to analyze and generate grammatically correct sentences.
Antwort: B
Begründung:
A Large Language Model (LLM) is an advanced AI model designed to handle various natural language processing tasks.
1. Definition and Purpose:
* Processing LMs analyze human language to understand syntax, semantics, and context.
* Understanding:They interpret the meaning behind text, enabling comprehension of nuanced language elements.
* GeneratingLMs can produce coherent and contextually appropriate text, facilitating tasks like content creation and translation.
2. Characteristics of LLMs:
* Scale:These models are trained on vast datasets, encompassing billions of words, which enhances their language capabilities.
* ArchitectureLMs typically utilize complex neural network architectures, such as transformers, to manage and process language data effectively.
3. Applications:
* Content Generation:Creating articles, summaries, and reports.
* Language Translation:Converting text from one language to another with high accuracy.
* Conversational Agents owering chatbots and virtual assistants to interact with users naturally.
61. Frage
What must be defined in an executable to train a machine learning model using SAP AI Core? Note:
There are 2 correct answers to this question.
- A. Pipeline containers to be used
- B. Deployment templates for SAP AI Launchpad
- C. Infrastructure resources such as CPUs or GPUs
- D. User scripts to manually execute pipeline steps
Antwort: A,C
62. Frage
Which of the following techniques uses a prompt to generate or complete subsequent prompts (streamlining the prompt development process), and to effectively guide Al model responses?
- A. One-shot prompting
- B. Meta prompting
- C. Few-shot prompting
- D. Chain-of-thought prompting
Antwort: B
63. Frage
Which statement best describes the Chain-of-Thought (COT) prompting technique?
- A. Connecting related concepts by having the LLM generate chains of ideas.
- B. Writing a series of connected prompts creating a chain of related information.
- C. Concatenating multiple related prompts to form a chain, guiding the model through sequential reasoning steps.
- D. Linking multiple Al models in sequence, where each model's output becomes the input for the next model in the chain.
Antwort: C
64. Frage
......
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