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SAP C_AIG_2412 시험요강:

주제
소개

주제 1

• SAP AI Core: This section of the exam measures the skills of SAP developers and covers the core components of SAP's AI framework. It emphasizes how these components integrate with existing systems to enhance functionality and performance. Leveraging SAP AI Core to develop intelligent applications that meet business needs is a critical skill that needs to be evaluated.

주제 2

• SAP Business AI: This section of the exam measures the skills of business analysts and covers the features and capabilities of SAP Business AI. It includes exploring how AI can automate processes, provide real-time insights, and enhance decision-making across various business functions.

주제 3

• Large Language Models (LLMs): This section of the exam measures the skills of AI Developers and covers the evolution of large language models, distinguishing them from traditional IT operations analytics. It also explores the current stages of AIOps systems and their implications for organizations. A key skill assessed is understanding the foundational concepts behind LLMs and their applications in various contexts.

주제 4

• SAP's Generative AI Hub: This section of the exam measures the skills of technology strategists and covers the functionalities provided by SAP's Generative AI Hub. It emphasizes how organizations can use generative AI to create new content and automate complex tasks. A vital skill evaluated is applying generative AI techniques to enhance business processes and customer experiences.

 

최신 SAP Certified Associate C_AIG_2412 무료샘플문제 (Q24-Q29):

질문 # 24
How can few-shot learning enhance LLM performance?

• A. By enhancing the model's computational efficiency
• B. By providing a large training set to improve generalization
• C. By offering input-output pairs that exemplify the desired behavior
• D. By reducing overfitting through regularization techniques

정답：C

 

질문 # 25
What are some benefits of using an SDK for evaluating prompts within the context of generative Al? Note: There are 3 correct answers to this question.

• A. Providing metrics to quantitatively assess response quality
• B. Supporting low code evaluations using graphical user interface
• C. Creating custom evaluators that meet specific business needs
• D. Maintaining data privacy by using data masking techniques
• E. Automating prompt testing across various scenarios

정답：A,C,E

 

질문 # 26
What are some examples of generative Al technologies? Note: There are 2 correct answers to this question.

• A. Al models that generate new content based on training data
• B. Foundation models
• C. Robotic process automation
• D. Rule-based algorithms

정답：A,B

 

질문 # 27
What are some advantages of using agents in training models? Note: There are 2 correct answers to this question.

• A. To eliminate the need for human oversight
• B. To streamline LLM workflows
• C. To improve the quality of results
• D. To guarantee accurate decision making in complex scenarios

정답：B,C

설명：
Incorporating agents into the training and deployment of Large Language Models (LLMs) offers notable advantages:
1. Improving the Quality of Results:
* Specialized Task Handling:Agents can be designed to manage specific tasks or subtasks within a larger process, ensuring that each component is handled with expertise, thereby enhancing the overall quality of the output.
* Error Reduction:By delegating particular functions to specialized agents, the likelihood of errors decreases, leading to more accurate and reliable results.
2. Streamlining LLM Workflows:
* Process Automation:Agents can automate repetitive or time-consuming tasks within the LLM workflow, increasing efficiency and allowing human resources to focus on more complex aspects of model development and deployment.
* Workflow Management:Agents facilitate the coordination of various stages in the LLM pipeline, ensuring seamless transitions between tasks and improving overall workflow efficiency.
3. Enhancing Model Performance:
* Adaptive Learning:Agents can monitor model performance and implement adjustments in real-time, promoting continuous improvement and adaptability to new data or requirements.
* Resource Optimization:By managing specific tasks, agents help in optimizing computational resources, ensuring that the LLM operates efficiently without unnecessary expenditure of processing power.

 

질문 # 28
How can Joule improve workforce productivity? Note: There are 2 correct answers to this question.

• A. By resolving hardware malfunctions.
• B. By providing context-based role-specific task assistance.
• C. By offering generic task recommendations unrelated to specific roles.
• D. By maintaining strict adherence to data privacy regulations.

정답：B,D

 

질문 # 29
......

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