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Oracle 1z0-1195-26 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: Oracle AI Database 26aiの戦略とAutonomous AI Databaseの基礎の把握 | - Autonomous AI Databaseの特性、提供機能、およびデプロイメント選択肢の説明 - 基本的なワークロード向けのAutonomous AI Database Serverlessインスタンスの作成 - 現代のデータ特性とOracle AI Database 26aiのコンバージド戦略の説明 |
| トピック 2: AIおよびベクトルの基礎の操作 | - AI、AGI、および機械学習の基礎の説明 - 類似性検索ニーズへのベクトル距離およびインデックス作成概念の適用 - ベクトル、エンベディング、およびOracle VECTORデータ型の説明 |
| トピック 3: Oracle Database ActionsおよびData Studioツールの使用 | - Database Actionsおよび主要開発ツールの説明 - データの探索、統合、分析、および共有タスクへのData Studio機能の適用 |
| トピック 4: Oracle AI DatabaseにおけるJSONおよびグラフの操作 | - グラフ機能およびProperty Graph Viewsがビジネスユースケースに適合する状況の識別 - 主要なグラフ概念およびグラフ分析機能の説明 - JSONおよびOracle AI DatabaseのJSON機能の説明 |
| トピック 5: Autonomous AI DatabaseにおけるSelect AIおよびAI Vector Searchの実装 | - AI Vector SearchがGenAIパイプラインおよびRAGを支援する方法の決定 - セマンティック検索とビジネスデータ検索を組み合わせたシナリオへのAI Vector Searchの適用 - Autonomous AI DatabaseにおけるSelect AIの説明 |
| トピック 6: ローコードアプリケーションおよびAgentic AIの構築 | - OracleのローコードプラットフォームとしてのOracle APEXの説明 - ノーコードAIエージェントのユースケースに適したAgent Factory機能の選択 |
Oracle AI Database Foundations Associate 認定 1z0-1195-26 試験問題：
問題 #1
What does Oracle mean by a converged database strategy?
A. One storage tier is reserved only for AI workloads and vector indexes.
B. One application server manages all databases without schema changes.
C. One database architecture supports multiple data types and workloads together.
D. One reporting tool replaces SQL, JSON APIs, and graph queries.
問題 #2
What describes the role of the Database Actions menu in Autonomous AI Database?
A. The central location for built-in database tools and related workspaces
B. A workspace used only to configure vector index organization settings
C. A network access option used to isolate database connections
D. A graph analytics engine used instead of SQL tools
問題 #3
Which set of characteristics is commonly used to describe Autonomous AI Database?
A. Self-training, self-upgrading, and self-documenting
B. Self-hosted, self-audited, and self-architected
C. Self-driving, self-securing, and self-repairing
D. Self-coding, self-licensing, and self-networking
問題 #4
Which example is a common AI use case?
A. Detecting fraudulent transactions from behavior patterns
B. Rotating an encryption key on a fixed compliance schedule
C. Manually assigning a subnet CIDR during database provisioning
D. Listing database tables alphabetically in a schema browser
問題 #5
A team needs faster similarity search at scale and accepts approximate top-K results. Which feature should they use?
A. A standard B-tree index optimized for exact match and range queries
B. A vector index with approximate search
C. A JSON duality view with update restrictions
D. A graph view with ONE ROW PER STEP
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： C | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： B |
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