
시험 내용은 언제든 변경될 수 있습니다. KoreaDumps은 CT-AI 시험 변경이 확인되는 즉시 ISTQB Certified Tester AI Testing 연습문제를 업데이트하여 162문항의 최신성을 유지하고 있습니다.
| 인증 벤더: | ISTQB |
|---|---|
| 시험명: | ISTQB AI 테스팅 전문가 자격 시험 |
| 시험 번호: | CT-AI |
| 합격 점수: | 65% 이상 합격 (v2.0 기준 44문항 중 29점 이상; v1.0 기준 47문항 중 31점 이상) |
| 응시료: | 180유로 ~ 250유로 (지역 및 시행 기관에 따라 상이) |
| 시험 시간: | 60분 (비모국어 사용자의 경우 75분) |
| 지원 언어: | 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 영어, 독일어, 중국어, 일본어, 한국어 |
| 실제 시험 문항 수: | 40문항 |
| 자격증 유효 기간: | 유효 기간 제한 없음 (영구 유효) |
| 시험 형식: | 문항당 1~2점 배점, 객관식 선택형 문항 |
| 관련 자격증: | ISTQB 생성형 AI 테스팅 전문가 자격 (CT-GenAI) ISTQB 소프트웨어 테스팅 기초 자격 (CTFL) |
| 권장 교육: | CT-AI 교육 과정 개요 v2.0 ISTQB 인증 교육 기관 |
| 시험 등록: | iSQI 시험 등록 ISTQB 공식 등록 Pearson VUE |
| 샘플 문제: | ISTQB CT-AI 샘플 문제 |
| 응시 방법: | 온라인 원격 감독 시험 / 지정 시험장 대면 시험 |
| 전제 조건: | ISTQB 소프트웨어 테스팅 기초 자격 (CTFL) 보유 필수 |
| 공식 요강 URL: | https://istqb.org/certifications/certified-tester-ai-testing-ct-ai/ |
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| AI 기반 시스템 테스팅 개요 | 10% | - AI 및 ML 시스템의 특성 - AI 기반 시스템 테스팅의 주요 과제 - AI 특화 품질 특성 |
| AI 시스템의 테스트 접근 방식 및 기법 | 10% | - 테스트 환경 및 도구 관련 고려 사항 - 탐색적 테스팅 및 레드팀 테스트 - 위험 기반 테스팅 - A/B 테스트 및 병행 비교 테스트 |
| 생성형 AI 및 대형언어모델 테스팅 | 15% | - LLM의 특정 위험 요소 및 테스트 접근 방식 - 생성형 AI 기본 개념 - 생성형 AI 결과물 평가 |
| 기계학습 시스템의 모델 테스팅 | 20% | - 변형 기반 테스트 및 통계 기반 테스트 - 모델 성능 및 정확도 테스트 - 설명 가능성 및 투명성 테스트 - 적대적 공격 대응 및 강건성 테스트 - 데이터 및 모델 변화 감지와 모니터링 |
| 기계학습 개발 과정 테스팅 | 10% | - MLOps 및 배포 파이프라인 테스팅 - 재학습된 모델의 회귀 테스트 - ML 개발 워크플로우 테스팅 |
| 테스트 수준 및 기계학습 시스템 | 15% | - ML 수명 주기 전 단계에서의 테스팅 - ML의 단위, 통합, 시스템, 인수 테스트 - AI 프로젝트의 테스트 전략 |
| 기계학습 시스템의 입력 데이터 테스팅 | 20% | - 데이터 품질 속성 - 데이터 파이프라인 및 전처리 과정 검증 - 레이블 검증 및 기준 데이터 평가 - 편향, 대표성, 완전성 검증 테스트 |
CT-AI는 ISTQB이 주관하는 인증시험이며, 합격하시면 AI 테스팅 전문가 자격 인증이 부여됩니다. 인증 등급은 전문가 과정 수준입니다. ISTQB 소프트웨어 테스팅 기초 자격 (CTFL),ISTQB 생성형 AI 테스팅 전문가 자격 (CT-GenAI) 인증과도 연결되는 시험이므로 연계 학습을 고려해 보실 만합니다. KoreaDumps에서는 이 시험 대비를 위한 162문항의 연습문제를 갖추고 있습니다.
CT-AI 시험은 40문항문항으로 출제되며 제한 시간은 60분 (비모국어 사용자의 경우 75분)입니다. 제한 시간을 문항 수로 나눈 목표 풀이 속도를 기준으로 삼으시면 중간 점검이 가능하고, 확신이 없는 문제는 표시 기능을 활용해 나중에 재검토하시는 것이 정석입니다. KoreaDumps의 테스트 엔진으로 실제와 같은 시간 조건에서 모의고사를 반복하시면 마지막까지 안정적으로 문제를 푸는 감각을 기르실 수 있습니다.
CT-AI 시험의 합격 점수는 65% 이상 합격 (v2.0 기준 44문항 중 29점 이상; v1.0 기준 47문항 중 31점 이상)이고 응시료는 180유로 ~ 250유로 (지역 및 시행 기관에 따라 상이)입니다. 불합격 후 다시 응시하시는 경우에도 동일한 응시료가 전액 발생하므로 준비가 충분하지 않은 상태에서의 응시는 비용 부담이 커집니다. KoreaDumps의 162문항 연습문제로 수차례 자가 진단을 하신 뒤 합격선을 안정적으로 넘는 단계에서 응시하시는 것을 권해 드립니다.
CT-AI 시험의 응시 조건은 다음과 같습니다. ISTQB 소프트웨어 테스팅 기초 자격 (CTFL) 보유 필수 조건은 주최 기관의 정책 변화에 따라 조정될 수 있으므로 접수 전 공식 안내 페이지에서 최신 기준을 반드시 대조해 보시기 바랍니다.
CT-AI 시험 신청은 다음의 공식 접수 경로를 이용하시면 됩니다.
진행 방식은 온라인 원격 감독 시험 / 지정 시험장 대면 시험이므로 신청 시 시험 방식과 응시 일정을 함께 확인하시기 바랍니다.
ISTQB이 CT-AI 시험 준비생을 위해 안내하는 공식 교육 과정은 아래와 같습니다.
교육 과정으로 기반 지식을 쌓으신 다음 KoreaDumps의 162문항 연습문제로 실전 풀이력을 점검하시면 시험 대비가 한층 탄탄해집니다.
네, 체험하실 수 있습니다. KoreaDumps 구매 페이지에서 CT-AI 무료 샘플을 내려받으시면 실제 덤프의 일부 문제를 미리 풀어보실 수 있습니다. 구매 후에는 365일 동안 무료 업데이트가 제공되며, 무료 기간이 지난 후에는 50% 할인된 가격으로 업데이트 기간을 연장하실 수 있습니다.
KoreaDumps은 환불 보장 정책을 통해 수험생의 부담을 덜어 드리고 있습니다. 덤프 구매일로부터 60일 이내에 CT-AI 시험에 응시하여 불합격하신 경우, 응시 등록 확인서 사본과 공식 성적표(Score Report) PDF를 시험일로부터 2일 이내에 제출하시면 덤프 비용 전액이 환불되며 접수 후 7일 이내에 처리가 완료됩니다. 구매 후 3일 이내 응시, 다운로드 후 미응시, 무료 자료 및 만료된 주문은 해당되지 않고 수험자와 결제자의 명의가 같아야 합니다. 환불 대신 동일한 가치의 다른 시험 자료 2개를 무료로 받으면서 기존 제품의 업데이트 서비스를 계속 이용하는 방법도 있습니다. 자료는 결제 즉시 다운로드할 수 있으며 결제 후 1분 이내에 이메일로도 발송됩니다. 2시간 안에 받지 못하신 경우 고객센터로 문의해 주시기 바라며, 설치 가능한 컴퓨터 대수에는 제한이 없습니다.
CT-AI 시험 범위는 7개의 출제 영역으로 이루어져 있습니다. 그중 대표 영역은 테스트 수준 및 기계학습 시스템(15%),AI 시스템의 테스트 접근 방식 및 기법(10%),기계학습 시스템의 모델 테스팅(20%) 등이며, 세부 항목과 영역별 비중은 위에 제시된 전체 시험 범위를 참고하시기 바랍니다.
A data scientist is performing unsupervised learning on a set of financial records relating to previous loan applications, and trying to predict defaults on future loans. They are reporting poor functional performance because of data issues. Which ONE of the below is LEAST likely to be a contributory factor?
정답: A 🗳️
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
A ML engineer is trying to determine the correctness of the new open-source implementation *X", of a supervised regression algorithm implementation. R-Square is one of the functional performance metrics used to determine the quality of the model.
Which ONE of the following would be an APPROPRIATE strategy to achieve this goal?
SELECT ONE OPTION
정답: B 🗳️
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
Which of the following is an example of a clustering problem that can be resolved by unsupervised learning?
정답: C 🗳️
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
"Splendid Healthcare" has started developing a cancer detection system based on ML. The type of cancer they plan on detecting has 2% prevalence rate in the population of a particular geography. It is required that the model performs well for both normal and cancer patients.
Which ONE of the following combinations requires MAXIMIZATION?
SELECT ONE OPTION
정답: B 🗳️
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
1382 분의 상품리뷰 상품리뷰 (* 일부 내용이 비슷한 리뷰와 오래된 리뷰는 숨겨졌습니다.)
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