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[General] SAP C_AIG_2412認定試験に合格できる不可欠なツール

mikegre324

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【General】 SAP C_AIG_2412認定試験に合格できる不可欠なツール

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SAP C_AIG_2412 認定試験の出題範囲：
トピック出題範囲
トピック 1
  • SAP AI Core：このセクションでは、AI開発者のスキルを測定し、SAP AI Coreの基本コンポーネントを網羅します。受験者は、SAP環境内で機械学習モデルを導入・管理するためのコアサービスの利用能力を評価されます。AI CoreがSAPのエコシステムにどのように適合し、エンタープライズアプリケーションとのスムーズな統合を実現するかを理解することに重点が置かれます。
トピック 2
  • SAP Generative AI Hubを活用した高度なAI技術：この試験セクションでは、ソリューションアーキテクトのスキルを評価し、SAP Generative AI Hubで利用可能な高度な技術を網羅します。受験者は、基本的な実装にとどまらない、ジェネレーティブAIソリューションを設計、最適化、拡張する能力を評価されます。高度なモデルを統合し、パフォーマンスを管理し、AI主導の成果を複雑な企業目標と整合させるための高度な戦略の適用に重点が置かれます。
トピック 3
  • SAP Generative AI Hub：この試験セクションでは、ソリューションアーキテクトのスキルを評価し、ジェネレーティブAIソリューションの設計と管理の中核レイヤーとして機能するSAP Generative AI Hubについて学習します。試験では、Hubを介してAIモデルを構築、展開、そしてビジネスシナリオに接続する知識が問われます。Hubを活用してワークフローを効率化し、組織のニーズに合ったスケーラブルなソリューションを実現することに重点が置かれています。
トピック 4
  • 大規模言語モデル（LLM）：このセクションでは、AI開発者のスキルを評価し、SAP環境における大規模言語モデルの実践的な活用方法を網羅します。受験者は、LLMを適用してタスクの自動化、意思決定の強化、SAPシステムにおけるユーザーインタラクションの改善を実現する方法を理解することが求められます。この試験では、モデルの選択、微調整、そしてLLMを特定のビジネスケースに適応させる方法に関する知識が評価されます。

SAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer 認定 C_AIG_2412 試験問題 (Q39-Q44):質問 # 39
What is Machine Learning (ML)?
  • A. A statistical method for data processing that does not involve any Al techniques.
  • B. A subset of Al that focuses on enabling computer systems to learn and improve from experience or data.
  • C. A technology that equips machines with human-like capabilities such as problem-solving, visual perception, and decision-making.
  • D. A form of Al that only focuses on creating new content, including text, images, sound, and videos.
正解：A、C、D

質問 # 40
What are some examples of generative Al technologies? Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. Foundation models
  • B. Robotic process automation
  • C. Rule-based algorithms
  • D. Al models that generate new content based on training data
正解：A、D
解説：
Generative AI encompasses technologies that create new content by learning from existing data.
1. AI Models That Generate New Content Based on Training Data:
* Definition:These models analyze large datasets to produce original outputs, such as text, images, or music, that resemble the patterns found in the training data.
* Examples:Models like GPT-4 generate human-like text, while DALL E creates images from textual descriptions.
2. Foundation Models:
* Definition:Foundation models are large-scale AI models trained on extensive data across various domains. They serve as a base for fine-tuning on specific tasks, enabling versatility in applications.
* Examples:Models such as BERT and GPT-3 are foundation models that can be adapted for tasks like translation, summarization, or content generation.

質問 # 41
You want to use the orchestration service through SAP's generative-Al-hub-sdk. What does the following code do?
from gen_ai_hub.orchestration.models.11m import LLM 11m =
LLM(name="gpt-40", version="latest", parameters={"max_tokens": 256, "temperature": 0.2})
  • A. Define the LLM
  • B. Run the Orchestration Request
  • C. Create the Orchestration Configuration
  • D. Define the Template and Default Input Values
正解：A

質問 # 42
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. Meta prompting
  • B. Few-shot prompting
  • C. Chain-of-thought prompting
  • D. One-shot prompting
正解：A
解説：
Meta prompting is a technique in prompt engineering where a prompt is designed to generate or refine subsequent prompts.
1. Definition and Purpose:
* Streamlining Prompt Development:Meta prompting automates the creation of effective prompts by utilizing AI to generate or enhance them, thereby streamlining the prompt development process.
* Guiding AI Model Responses:By generating refined prompts, meta prompting effectively guides AI models to produce more accurate and contextually relevant responses.
2. Application in SAP's Generative AI Hub:
* Prompt Engineering Tools:SAP's Generative AI Hub provides tools that support advanced prompt engineering techniques, including meta prompting, to enhance AI model interactions.

質問 # 43
Which of the following is a principle of effective prompt engineering?
  • A. Write vague and open-ended instructions to encourage creativity.
  • B. Keep prompts as short as possible to avoid confusion.
  • C. Combine multiple complex tasks into a single prompt.
  • D. Use precise language and providing detailed context in prompts.
正解：D

質問 # 44
......
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