CT-AI Musterprüfungsfragen & CT-AI Antworten
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ISTQB Certified Tester AI Testing Exam CT-AI Prüfungsfragen mit Lösungen (Q29-Q34):
29. Frage
Which of the following aspects is a challenge when handling test data for an AI-based system?
- A. Video frame speed or aspect ratio
- B. Output data or intermediate data
- C. Personal data or confidential data
- D. Data frameworks or machine learning frameworks
Antwort: C
Begründung:
The syllabus explicitly mentions challenges of handling personal data and ensuring privacy when testing AI-based systems:
"The management of personal data and sensitive data is often a concern during testing, as testing typically requires realistic data and it is difficult to fully anonymize data."
30. Frage
Which ONE of the below is NOT an input to an activation function in a neural network?
- A. Activation values from the current layer
- B. Bias
- C. Activation values from the previous layer
- D. The weights assigned to the connections
Antwort: A
Begründung:
The activation values from the current layer are the output of the activation function and are not used as an input. The input to the activation function consists of the bias, activation values from the previous layer, and the weights assigned to the connections.
31. Frage
How can a tester check the system for bias as part of a review of data sources, acquisition, and preprocessing?
- A. It may use the LIME method as part of its data collection review to detect inappropriate bias.
- B. As part of the review of preprocessing, it can reveal whether the data has been influenced in a way that could lead to algorithmic bias.
- C. During the review of the preprocessing, the auditor can uncover whether the data has been influenced in a way that could lead to sample distortions.
- D. During the review, it can uncover algorithmic bias by analysing the procedures used to obtain the training data.
Antwort: C
Begründung:
Bias detection at thedata levelis performed by reviewing data acquisition and preprocessing steps, as explained in Section2.3 - Data Quality and Biasof the ISTQB CT-AI syllabus. Sample bias arises when data is distorted or when preprocessing introduces unintended shifts--for example, by filtering, normalization, or labeling steps that disproportionately affect subsets of the data. Option B correctly reflects this: reviewers can identify whether preprocessing steps have altered the dataset in a way that introduces sample distortions. This aligns perfectly with syllabus guidance on reviewing data pipelines for bias sources.
32. Frage
Which statement regarding data preparation in the ML workflow is correct?
- A. Sampling is so well researched that it is no longer considered risky.
- B. Since data preparation is time-consuming, all steps should be automated.
- C. A key challenge in data transformation is the removal or correction of erroneous data.
- D. One challenge of data gathering is obtaining high-quality data from multiple sources.
Antwort: D
Begründung:
The ISTQB CT-AI syllabus describes theML data preparation workflowin Section2.2 - Data Preparation. Data preparation consists ofdata gathering,cleaning, transformation, andsampling.
The syllabus emphasizes that one significant challenge duringdata gatheringis combining data frommultiple heterogeneous sources, which often differ in structure, quality, and format. Ensuring the resulting dataset is accurate, complete, and representative can be complex, making this a critical challenge in the ML workflow. This aligns directly with Option C.
33. Frage
Consider a machine learning model where the model is attempting to predict if a patient is at risk for stroke.
The model collects information on each patient regarding their blood pressure, red blood cell count, smoking, status, history of heart disease, cholesterol level, and demographics. Then, using a decision tree the model predicts whether or not the associated patient is likely to have a stroke in the near future. One the model is created using a training data set, it is used to predict a stroke in 80 additional patients. The table below shows a confusion matrix on whether or not the model mode a correct or incorrect prediction.
The testers have calculated what they believe to be an appropriate functional performance metric for the model. They calculated a value of 2/3 or 0.6667.
- A. Recall
- B. Precision
- C. Accuracy
- D. F1 -source
Antwort: C
Begründung:
The problem describes aclassification modelthat predicts whether a patient is at risk for a stroke. The confusion matrix is provided, and the testers have calculated a performance metric as2/3 or 0.6667.
From theISTQB Certified Tester AI Testing (CT-AI) Syllabus, the definitions of functional performance metrics from a confusion matrix include:
* Accuracy:
Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FNAccuracy = rac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}
Accuracy=TP+TN+FP+FNTP+TN
* Measures the proportion of correctly classified instances(both true positives and true negatives) over the total dataset.
* If the value is0.6667, it suggests that the metric includesboth correct positive and negative classifications, aligning with accuracy.
* Precision:
Precision=TPTP+FPPrecision = rac{TP}{TP + FP}Precision=TP+FPTP
* Measures how manypredicted positive caseswere actually positive.
* Doesnotmatch the given calculation.
* Recall (Sensitivity):
Recall=TPTP+FNRecall = rac{TP}{TP + FN}Recall=TP+FNTP
* Measures how manyactual positiveswere correctly identified.
* Doesnotmatch the 0.6667 value.
* F1-Score:
F1=2×Precision×RecallPrecision+RecallF1 = 2 imes rac{Precision imes Recall}{Precision + Recall} F1=2×Precision+RecallPrecision×Recall
* A balance between precision and recall.
* The formula isdifferent from the provided calculation.
Since the formula foraccuracymatches the calculated value of0.6667, the best answer isD. Accuracy.
Certified Tester AI Testing Study Guide References:
* ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 5.1 (Confusion Matrix and Functional Performance Metrics)
* ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 5.4 (Selecting ML Functional Performance Metrics)
34. Frage
......
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