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SAP C_AIG_2412 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	大規模言語モデル（LLM）：このセクションでは、AI開発者のスキルを評価し、大規模言語モデルの進化を網羅し、従来のIT運用分析との違いを明らかにします。また、AIOpsシステムの現状と組織への影響についても考察します。評価対象となる重要なスキルは、LLMの基礎概念と、様々なコンテキストにおけるその応用を理解することです。
トピック 2	SAP Generative AI Hub：この試験セクションでは、テクノロジーストラテジストのスキルを評価し、SAP Generative AI Hubが提供する機能を網羅します。組織がGenerative AIを活用して新しいコンテンツを作成し、複雑なタスクを自動化する方法に重点を置いています。評価対象となる重要なスキルの一つは、Generative AI技術を適用してビジネスプロセスと顧客体験を向上させることです。
トピック 3	SAP AI Core：このセクションでは、SAP開発者のスキルを評価し、SAP AIフレームワークのコアコンポーネントを網羅します。これらのコンポーネントを既存のシステムと統合して機能とパフォーマンスを向上させる方法に重点が置かれます。SAP AI Coreを活用してビジネスニーズを満たすインテリジェントなアプリケーションを開発することは、評価すべき重要なスキルです。
トピック 4	SAP Business AI：このセクションでは、ビジネスアナリストのスキルを評価し、SAP Business AI の機能と性能を網羅します。AI がどのようにプロセスを自動化し、リアルタイムの洞察を提供し、様々なビジネス機能における意思決定を強化するかについて考察します。

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SAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer 認定 C_AIG_2412 試験問題 (Q57-Q62):

質問 # 57
What capabilities does the Exploration and Development feature of the generative Al hub provide? Note:
There are 2 correct answers to this question.

A. Automatic model selection
B. Al playground and chat
C. Prompt editor and management
D. Develop and debug ABAP code

正解：B、C

解説：
The Exploration and Development feature of SAP's Generative AI Hub provides several capabilities to facilitate AI solution development:
1. AI Playground and Chat:
* Interactive Environment:The AI playground offers an interactive space for developers to experiment with various AI models, test prompts, and observe outputs in real-time.
* Conversational Interface:The chat functionality enables users to engage in dialogue with AI models, refining prompts and understanding model behavior through iterative interactions.
2. Prompt Editor and Management:
* Prompt Creation:The prompt editor allows developers to craft and modify prompts tailored to specific business needs, enhancing the precision of AI responses.
* Prompt Organization:Prompt management tools facilitate the organization, versioning, and storage of prompts, ensuring efficient retrieval and reuse in various projects.

質問 # 58
What is a Large Language Model (LLM)?

A. A gradient boosted decision tree algorithm for predicting text.
B. An Al model that specializes in processing, understanding, and generating human language.
C. A database system optimized for storing large volumes of textual data.
D. A rule-based expert system to analyze and generate grammatically correct sentences.

正解：B

解説：
A Large Language Model (LLM) is an advanced AI model designed to handle various natural language processing tasks.
1. Definition and Purpose:
* Processing:LLMs analyze human language to understand syntax, semantics, and context.
* Understanding:They interpret the meaning behind text, enabling comprehension of nuanced language elements.
* Generating:LLMs can produce coherent and contextually appropriate text, facilitating tasks like content creation and translation.
2. Characteristics of LLMs:
* Scale:These models are trained on vast datasets, encompassing billions of words, which enhances their language capabilities.
* Architecture:LLMs typically utilize complex neural network architectures, such as transformers, to manage and process language data effectively.
3. Applications:
* Content Generation:Creating articles, summaries, and reports.
* Language Translation:Converting text from one language to another with high accuracy.
* Conversational Agents:Powering chatbots and virtual assistants to interact with users naturally.

質問 # 59
What are some use cases for fine-tuning of a model?
Note: There are 2 correct answers to this question.

A. To introduce new knowledge to a model in a resource-efficient way
B. To sanitize model outputs
C. To customize outputs for specific types of inputs
D. To quickly create iterations on a new use case

正解：A、C

質問 # 60
What are some functionalities provided by SAP Al Core?
Note: There are 3 correct answers to this question.

A. Monitoring and retraining models in SAP Al Core
B. Continuous delivery and tenant isolation for scalability
C. Management of SAP S/4HANA cloud infrastructure
D. Orchestration of Al workflows such as model training and inference
E. Integration of Al services with business applications using a standardized API

正解：B、D、E

質問 # 61
How do resource groups in SAP AI Core improve the management of machine learning workloads? Note:
There are 2 correct answers to this question.

A. They provide isolation for datasets and Al artifacts.
B. They ensure workload separation for different tenants or departments.
C. They enable simultaneous orchestration of Kubernetes clusters.
D. They enhance pipeline execution speeds through workload distribution.

正解：A、B

解説：
Resource groups in SAP AI Core play a vital role in managing machine learning workloads by offering mechanisms for separation and isolation, which are essential for maintaining efficiency and security.
1. Ensuring Workload Separation for Different Tenants or Departments:
* Multitenancy Support:Resource groups enable the segregation of workloads among various tenants or departments within an organization, ensuring that each unit's processes are isolated and managed independently.
* Operational Efficiency:This separation prevents interference between workloads, allowing for tailored resource allocation and management strategies that meet the specific needs of each tenant or department.

質問 # 62
......

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