[【2023】AIF.pdf - 問題集PDF サンプル問題集 信頼できる
BCS AIF Dumps PDFはベストスコアになるだろう
BCS AIF 試験シラバス トピックス：
| トピック |
詳細 |
| トピック 1 |
- 持続可能性の3つの基本分野と、国連の17の持続可能性目標について説明する。
- 人間のシステムと比較した場合のAIシステムの限界に関する一般的な例
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| トピック 2 |
- エージェントをパフォーマンス指標、環境、アクチュエータ、センサの観点から説明する。
- 人間と人工知能（AI）の一般的な定義を思い出してほしい。
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| トピック3 |
- AIプロジェクトのリスクを理解していることを示す
- 倫理的で持続可能な人間と人工知能
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| トピック4 |
- 人間中心の倫理的目的 信頼に足るAIは継続的に評価され、監視されていることを思い出してほしい。
- ウォーターフォール型プロジェクトとアジャイル型プロジェクトの違いを説明する。
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| トピック5 |
- プロジェクトに対する「経験から学ぶ」アジャイル・アプローチを説明する
- アジャイルプロジェクトに必要なチームメンバーのタイプを説明する
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| トピック 6 |
- AIインテリジェント・エージェントの説明を理解していることを示す
- AIを始める 機械学習ツールボックスの作り方 - 理論と実践
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| トピック7 |
- 反射型、モデルベース反射型、目標ベース、効用ベースの4種類のエージェントについて説明する。
- 人工知能の利点を説明する
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| トピック8 |
- MLが人工知能の成長に大きく貢献することを理解する。
- AIが「ユニヴァーサルデザイン」と「第4次産業革命」の一部であることを説明する。
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| トピック9 |
- AIプロジェクトの典型的な資金源を特定し、NASAの技術成熟度レベル（TRL）に関連付ける。
- ロバート・ディルトのモデルを用いて、人間の論理的思考レベルに対する現代的アプローチを説明する。
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| トピック10 |
- 人間と機械が共に働く未来の方向性をリストアップ
- 特に、倫理と信頼できるAIとは何かについて説明する。
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| トピック 11 |
- データから学ぶ方法 - 機能性、ソフトウェア、ハードウェアについて説明する。
- AIエージェントと機械学習（ML）の関係を明らかにする
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信頼できるAIFテストエンジンがあるためにAIFの検査のダンプを（2023 PDFのダンプ）を使用しなさい： https://www.dumpleader.com/AIF_exam.html
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