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PMI CPMAI_v7 問題集

CPMAI_v7

試験コード:CPMAI_v7

試験名称:Cognitive Project Management in AI CPMAI v7 - Training & Certification Exam

最近更新時間:2025-09-28

問題と解答:全102問

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価格: ¥6599 

無料問題集CPMAI_v7 資格取得

質問 1:
Your team is looking to develop an RPA bot to help assist call center agents while on providing support. What type of bot should your team be creating?
A. Unattended bot
B. Augmented Intelligence
C. Attended bot
D. RPA is not the right solution to this problem
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
You have been tasked at your organization to manage a large language model (LLM) project. Identify what LLMs are useful for. (Select all that apply.)
A. Classify and categorize content
B. Machine Translation
C. Improve search quality
D. Text summarization
E. Process automation
F. Code generation
正解:A,B,C,D,F
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
Your model is going to be used for continuous monitoring of machinery, with need for continuous, instant model predictions. What's the most appropriate Model Operationalization approach?
A. Real-time prediction
B. Stream learning
C. Batch prediction
D. Web service / Microservice
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Major factors for the project you are currently working on are around the training time, cost, and complexity of training your models. Which algorithm is not the best choice given these constraints?
A. Support Vector Machines (SVM)
B. Naive Bayes
C. Neural Networks
D. Gaussian Mixture
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
Your team is running a simulation-based optimization exercise to increase routing efficiency. Learning for this exercise is done through "trial and error." Which type of machine learning approach is being leveraged for this exercise?
A. Supervised Learning
B. Reinforcement Learning is defined in CPMAI as the paradigm where agents learn optimal actions via interactions labeled by reward/punishment signals-essentially a "trial and error" process. Domain III of the CPMAI Exam Content Outline covers "Design reinforcement learning approaches with appropriate agents and environments," confirming that simulation-based, trial-and-error optimization is the hallmark of Reinforcement Learning .
C. Reinforcement Learning
D. All would work equally well
E. Unsupervised Learning
正解:B

質問 6:
Your organization wants to use Generative AI. What are examples of when Generative AI can and should be used? (Select all that apply.)
A. Virtual Avatars and Characters
B. Data Augmentation for Training
C. Explainable Decision-support systems
D. Programmatic automated content generation
E. Content Generation
F. Human Augmentation
正解:A,B,D,E,F
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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PMI CPMAI_v7 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • AI Fundamentals: This section measures the abilities of a Project Manager and explores foundational AI concepts, including its definition, links to human cognition, and differences across AGI, Strong, Weak, and Narrow AI. It includes understanding the Turing Test and cognitive computing, dispelling myths, and applying augmented intelligence in business contexts. The historical progression of AI, such as AI winters, symbolic logic, expert systems, and fuzzy logic, is examined along with reasons for AI's current prominence and its role in digital transformation. The section continues to assess the identification of suitable AI use cases, understanding limitations, and adoption patterns like conversational AI, speech processing, anomaly detection, RPA, goal-driven systems, and integrated AI solutions.
トピック 2
  • Machine Learning: This section is aimed at the Data
  • AI Lead and addresses practical machine learning applications. It begins with classification, clustering, and reinforcement algorithms, including ensemble methods and evaluation against business needs. Afterwards, it examines neural network architecture design and deep learning implementation across multiple problem types. Generative AI and LLMs follow, covering use-case suitability, limitations, operation explanations, prompt engineering, fine-tuning, and integrating these technologies into augmented intelligence solutions.
トピック 3
  • Managing AI: This section is for the Project Manager and involves assessing model performance through quality assurance practices, validation techniques, overfitting and underfitting strategies, alignment with KPIs, and iterative refinements. It additionally covers the deployment of AI from training to inference, operationalization in production environments, on-premise or cloud resource selection, data lifecycle management, version control, and the choice of appropriate machine learning services.

参照:https://www.pmi.org/shop/tc/p-/digital-product/cognitive-project-management-in-ai-(cpmai)-v7---training-,-a-,-certification/cpmai-b-01

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