آزمون های آزمایشی CompTIA AI Essentials - آخرین آپدیت

آماده‌اید دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی ارتقا دهید؟ با بیش از 200 سوال منطبق بر آزمون، خود را برای آزمون CompTIA AI Essentials آماده کنید.

این دوره آمادگی آزمون، به شما کمک می‌کند تا:

• مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی، شامل انواع یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و کاربردهای واقعی هوش مصنوعی را شناسایی کنید.
• مدل‌های هوش مصنوعی را با استفاده از داده‌های آموزشی، معیارهای ارزیابی و تکنیک‌های رایج مدیریت داده، ارزیابی کنید.
• نگرانی‌های اخلاقی، حاکمیتی و قانونی مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف را تشخیص دهید.
• دانش خود را از طریق آزمون‌های تمرینی به کار ببرید تا آمادگی خود را برای آزمون CompTIA AI Essentials بسنجید.

پیش‌نیازها: هیچ تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی یا برنامه‌نویسی لازم نیست. این دوره برای مبتدیانی طراحی شده است که به دنبال ایجاد دانش پایه در زمینه هوش مصنوعی هستند.

این دوره جامع آزمون‌های تمرینی، به طور خاص برای انطباق با آخرین اهداف آزمون طراحی شده است و بیش از 200 سوال با دقت طراحی شده را ارائه می‌دهد که حوزه‌های اصلی هوش مصنوعی را پوشش می‌دهند، از جمله:

• مبانی هوش مصنوعی
• مدل‌های یادگیری ماشین و مدیریت داده
• حاکمیت، اخلاق و مقررات هوش مصنوعی
• امنیت هوش مصنوعی و مدیریت ریسک
• موارد استفاده تجاری و روندهای نوظهور هوش مصنوعی

هر سوال شامل توضیحات مفصل است تا به شما کمک کند نه تنها پاسخ صحیح، بلکه منطق پشت آن را نیز درک کنید. چه در زمینه هوش مصنوعی تازه کار باشید و چه دانش خود را تثبیت می‌کنید، این آزمون‌های تمرینی به شما کمک می‌کنند نقاط قوت خود را شناسایی کرده و در زمینه‌های ضعیف‌تر پیشرفت کنید.

از این دوره برای ارزیابی آمادگی خود، رفع شکاف‌های دانش و با اطمینان به آزمون CompTIA AI Essentials نزدیک شوید.

جزئیات آزمون -

• تعداد سوالات: 60-80 سوال چند گزینه‌ای
• مدت زمان آزمون: 60-75 دقیقه
• نمره قبولی: 70٪ (تقریباً)
• روش ارائه: آنلاین یا حضوری (تحت نظارت)
• انواع سوالات: چند گزینه‌ای، درست/غلط، مبتنی بر سناریو

سرفصل‌های آزمون -

حوزه 1: مبانی هوش مصنوعی (20٪)

• تعریف و ویژگی‌های هوش مصنوعی
• تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• زیرشاخه‌های هوش مصنوعی: NLP، بینایی کامپیوتر، رباتیک
• انواع مدل‌های هوش مصنوعی: مولد در مقابل تمایز
• کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف

حوزه 2: یادگیری ماشین و مدیریت داده (25٪)

• انواع ML: یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• انواع مدل: طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی
• معیارهای ارزیابی: دقت، دقت، فراخوانی، امتیاز F1
• داده‌های آموزش، آزمایش و اعتبارسنجی
• مهندسی و پیش پردازش ویژگی
• چالش‌های رایج: بیش برازش، کم برازش، سوگیری

حوزه 3: حاکمیت، اخلاق و مقررات هوش مصنوعی (20٪)

• اصول حاکمیت هوش مصنوعی و مدیریت ریسک
• توضیح‌پذیری، تفسیرپذیری و شفافیت
• مسائل اخلاقی: سوگیری، انصاف، مسئولیت‌پذیری
• چارچوب‌های انطباق: قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، NIST AI RMF، GDPR
• کاربردهای هوش مصنوعی با ریسک بالا و رویه‌های ممنوعه

حوزه 4: امنیت هوش مصنوعی و مدیریت ریسک (15٪)

• تهدیدات برای سیستم‌های هوش مصنوعی: مسمومیت داده، حملات خصمانه
• مفاهیم: استحکام، قابلیت اطمینان، تعمیم
• شیوه‌های امن در توسعه مدل هوش مصنوعی
• استراتژی‌های دفاعی: یادگیری فدرال، حریم خصوصی دیفرانسیل
• نظارت و مدیریت عملکرد مدل

حوزه 5: هوش مصنوعی در تجارت و روندهای نوظهور (20٪)

• نقش هوش مصنوعی در بهره‌وری کسب و کار و تصمیم‌گیری
• پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل مبتنی بر داده
• چالش‌های پذیرش: کیفیت داده، مقیاس‌پذیری
• روندهای نوظهور: Edge AI، GPAI، هوش مصنوعی قابل توضیح، AIOps
• تأثیر آینده هوش مصنوعی بر صنایع و گردش کار