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[Hardware] 100％合格率のC-AIG-2412関連復習問題集 &合格スムーズC-AIG-2412勉強の資料 |認定するC-AIG-2412無料模擬試験

gregfox513

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【Hardware】 100％合格率のC-AIG-2412関連復習問題集 &合格スムーズC-AIG-2412勉強の資料 |認定するC-AIG-2412無料模擬試験

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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 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 2
  • 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。
トピック 3
  • 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 4
  • 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。

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SAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer 認定 C-AIG-2412 試験問題 (Q56-Q61):質問 # 56
What are some examples of generative Al technologies? Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. Robotic process automation
  • B. Foundation models
  • C. Al models that generate new content based on training data
  • D. Rule-based algorithms
正解：B、C

質問 # 57
What are some use cases for fine-tuning of a model?
Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. To customize outputs for specific types of inputs
  • B. To quickly create iterations on a new use case
  • C. To introduce new knowledge to a model in a resource-efficient way
  • D. To sanitize model outputs
正解：A、C

質問 # 58
What can be done once the training of a machine learning model has been completed in SAP AICore? Note:
There are 2 correct answers to this question.
  • A. The model can be registered in the hyperscaler object store.
  • B. The model can be deployed in SAP HANA.
  • C. The model's accuracy can be optimized directly in SAP HANA.
  • D. The model can be deployed for inferencing.
正解：A、D
解説：
Once the training of a machine learning model has been completed in SAP AI Core, several post-training actions can be undertaken to operationalize and manage the model effectively.
1. Deploying the Model for Inferencing:
* Deployment Process:After training, the model can be deployed as a service to handle inference requests. This involves setting up a model server that exposes an endpoint for applications to send data and receive predictions.
* Integration:The deployed model can be integrated into business applications, enabling real-time decision-making based on the model's predictions.

質問 # 59
How do resource groups in SAP AI Core improve the management of machine learning workloads? Note:
There are 2 correct answers to this question.
  • A. They ensure workload separation for different tenants or departments.
  • B. They enable simultaneous orchestration of Kubernetes clusters.
  • C. They enhance pipeline execution speeds through workload distribution.
  • D. They provide isolation for datasets and Al artifacts.
正解：A、D
解説：
Resource groups in SAP AI Core play a vital role in managing machine learning workloads by offering mechanisms for separation and isolation, which are essential for maintaining efficiency and security.
1. Ensuring Workload Separation for Different Tenants or Departments:
* Multitenancy Support:Resource groups enable the segregation of workloads among various tenants or departments within an organization, ensuring that each unit's processes are isolated and managed independently.
* Operational Efficiency:This separation prevents interference between workloads, allowing for tailored resource allocation and management strategies that meet the specific needs of each tenant or department.

質問 # 60
Which of the following are functionalities provided by the generative-Al-hub-SDK ? Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. Create chat responses and embeddings
  • B. Customize SAP AI Launchpad
  • C. Interact with LLMs
  • D. Configure SAP BTP credentials
正解：A、C
解説：
The Generative AI Hub SDK offers functionalities that empower developers to:
1. Interact with Large Language Models (LLMs):
* Model Access:The SDK provides a developer-friendly way to consume foundational models available in the SAP Generative AI Hub, facilitating seamless interactions with these models.
2. Create Chat Responses and Embeddings:
* Natural Language Processing:With this SDK, developers can interact with models to create natural language completions, chat responses, and embeddings, enabling the development of sophisticated AI- driven applications.
Conclusion:
The Generative AI Hub SDK enables developers to interact with LLMs and create chat responses and embeddings, supporting the development of advanced AI functionalities within applications.

質問 # 61
......
SAPさまざまな顧客がさまざまなニーズを持っていることを考慮して、3つのバージョンのC-AIG-2412テストトレントを提供しています。PDFバージョン、PCテストエンジン、およびオンラインテストエンジンバージョンです。 ウェブ上のSAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer試験問題の最も有利なデモの1つは、Q＆Aの形式でPDFバージョンで書かれており、無料でダウンロードできます。 この種類のC-AIG-2412試験準備は印刷可能で、ダウンロードにすぐにアクセスできます。つまり、いつでもどこでも勉強できるので、移植性があります。 そして、C-AIG-2412トレーニングガイドのJapancert無料デモを試してみると、すばらしい品質がわかります。
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