弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
本番と同じ緊張感の中で時間配分を試せるかどうかが、UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10)の仕上がりを左右します。Tech4ExamのテストエンジンはUiPath-SAIAv1本試験の環境を再現し、250問の練習問題を模擬試験形式で繰り返し解けます。
UiPath UiPath-SAIAv1 試験概要:
| 認定ベンダー: | UiPath |
|---|---|
| 試験名: | UiPath 専門AIアソシエイト試験 (2023.10) |
| 試験番号: | UiPath-SAIAv1 |
| 対応言語: | 日本語, 英語 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 受験料: | $150 USD |
| 合格点: | 70% |
| 関連資格: | UiPath認定資格 専門AIプロフェッショナル |
| 試験形式: | 複数選択式, 多肢選択式 |
| 出題数: | 40 - 60 |
| 推奨トレーニング: | 専門AIアソシエイト向けトレーニングプラン |
| 受験申し込み: | UiPath認定資格ポータル |
| サンプル問題: | DOWNLOAD DEMO |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験 / 試験会場での受験 |
| 前提条件: | 必須の前提条件はなし。UiPath StudioおよびAIの基礎概念に関する実務経験があることを推奨 |
| 公式シラバスのURL: | https://academy.uipath.com/certifications/specialized-ai-associate |
UiPath UiPath-SAIAv1 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| AI Center | 20% | - MLパッケージとスキルのデプロイ - モデルの管理、パフォーマンス、ドリフトの監視 - StudioおよびOrchestratorとの連携 |
| 生成AIおよび高度な機能 | 15% | - GenAIアクティビティとプロンプトの設計 - AIのガバナンスと信頼度のしきい値設定 - 文脈に基づく情報の整理とRAGの実装 - OpenAI / Azure OpenAIとの連携 |
| Communications Mining | 15% | - データの準備とモデルの学習 - メールおよびテキストの分類 - 分析に基づく知見と業務プロセスの改善 |
| Document Understanding | 35% | - デジタル化、分類、情報抽出 - 事前構築済みモデル：Invoice AI、Receipt AI、ID AI、Forms AI - 分類体系の設定と管理 - 検証、アノテーション、人間による確認プロセス |
| ビジネスおよびプラットフォームに関する知識 | 15% | - UiPathプラットフォームの概要とAI機能 - 2023.10バージョンの更新内容と機能 - AIと自動化の概念および価値 |
UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10)に関するよくあるご質問
UiPath-SAIAv1試験はUiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10)の公式認定試験で、合格するとUiPath認定資格 専門AIアソシエイトの認定を取得できます。この認定はアソシエイトレベルに位置づけられています。関連する認定には、UiPath認定資格 専門AIプロフェッショナルなどがあります。Tech4Examでは、この試験の出題傾向に沿った250問の練習問題をご用意しています。
UiPath-SAIAv1試験の出題数は40 - 60、制限時間は90 分です。出題数に対して使える時間は限られるため、1問あたりにかけられるペースを意識しながら解き進める必要があります。難問に時間を使いすぎず、確実に答えられる問題から拾っていく時間配分が得点を安定させる鍵になります。Tech4Examのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験を繰り返し、本番と同じリズムで解く感覚を身につけておくことをおすすめします。
UiPath-SAIAv1試験の合格ラインは70%、受験料は$150 USDです。不合格になった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、一度の受験で合格ラインをクリアできる準備が費用面でも重要です。Tech4Examの250問の練習問題で繰り返し自己採点を行い、安定して合格点を上回れることを確認してから本番に臨むと安心です。
受験条件は見直される場合があります。お申し込みの前に、UiPathの公式ページで最新の情報をご確認ください。
UiPathが推奨する公式トレーニングには、以下のようなものがあります。
公式トレーニングで知識を体系的に学んだうえで、Tech4Examの250問の練習問題に取り組めば、理解度を試験形式で確かめながら弱点を補強できます。
はい、Tech4ExamではUiPath-SAIAv1練習問題の無料サンプルをご用意しています。250問の問題集の一部を事前にご確認いただけるので、内容や品質に納得してからご購入いただけます。ご購入後は365日間の無料アップデートが付き、期間終了後も50%割引で更新を継続いただけるため、常に最新の出題内容に沿って学習できます。
Tech4Examには返金保証があります。ご購入後60日以内に対応する試験を受験して不合格だった場合、全額返金をお申し込みいただけます。ただし、購入後3日以内の受験による不合格、ダウンロード後に実際の試験を受験しなかった場合、無料資料や有効期限切れのご注文は対象外となり、受験者の氏名はお支払い者の氏名と一致している必要があります。お申し込みの際は、受験票のコピーと公式のScore ReportのPDFを試験後2日以内にご提出ください。提出後7日以内に手続きが完了します。返金の代わりに、同等の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、お手持ちの製品の更新サービスをそのまま継続する選択も可能です。納品は即時ダウンロード方式で、お支払い完了後1分以内にメールでお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールするパソコンの台数に制限はありません。
UiPath-SAIAv1試験の出題範囲は5の領域に分かれています。主な領域として、「AI Center（20%）」、「Document Understanding（35%）」、「ビジネスおよびプラットフォームに関する知識（15%）」などが挙げられます。各領域の詳しい内訳については、このページ上部に掲載している試験シラバスをご確認ください。
UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10) 認定 UiPath-SAIAv1 試験問題：
問題 #1
What is supervised learning?
A. Supervised learning is a machine learning paradigm in which algorithms try to solve a problem in an uncertain, potentially complex environment only by trial and error and using a system ofrewards and punishments.There are no correct answers, but feedback is given in the form of rewards and penalties.
B. Supervised learning is a machine learning paradigm with the goal of learning a function that maps input variables with output variables.In every case there is a correct answer, so the aim is to train the model until it reaches an acceptable level of performance in predicting the outcome, at which point the learning stops.
C. Supervised learning is a machine learning paradigm that refers to algorithms that learn patterns from unlabeled data.There are only input variables, but no corresponding output variables. The goal of the algorithm is to model the underlying structure of the data, but there are no correct answers and noteachers.
D. Supervised learning is a machine learning paradigm in which algorithms try to solve a problem only by trial and error and using a system of rewards and punishments.There is no need for labeled input/output pairs to be presented. Instead, the focus is on finding a balance between exploration (of uncharted territory) and exploitation (of current knowledge).
問題 #2
When designing the Taxonomy for document types, what should be a primary consideration?
A. Focusing on creating separate taxonomies for each document type to avoid confusion.
B. Creating taxonomies that focus solely on scanned documents.
C. Grouping as many document types under the same taxonomy as possible.
D. Designing taxonomies without considering the need for post-processing rules.
問題 #3
Which of the following are the two key categories that use cases for UiPath Communications Mining typically fall into?
A. Communication and Collaboration
B. Analytics and Automation
C. Research and Development
D. Customer Support and Marketing
問題 #4
Which UiPath Communications Mining model performance factor assesses the proportion of the entire dataset that has informative label predictions?
A. Balance.
B. Average label performance.
C. Coverage.
D. Underperforming labels.
問題 #5
Which filter option should be used for the For Each File in Folder activity to iterate between all the Microsoft Word documents in a local folder?
A. *.doc
B. *.doc, *docx
C. *.doc*
D. Microsoft Word
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： C | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： C | 問題 #5 正解： C |
－Itou
