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Reviews  Neueste Kommentare
Ich kauft die PDF-Version. Sehr gut! Mit diesem PDF-Material von IT-Prüfung war ich in der Lage, die CT-GenAI Prüfung zu betehen. Einfach gesagt, ausgezeichnetes Studienmaterial.

Amsinck

Ich habe heute meine CT-GenAI Prüfung mit hohen Noten bestanden. Es war sehr gut! Vielen Dank.

Holm

Ich habe die Prüfungsaufgaben für CT-GenAI aus einer anderen Webseite gekauft, aber damals scheiterte ich. Dann versuchte das Studienmaterial aus IT-Prüfung, und dieses Mal glingt es. Vielen Dank. Ich wünsche ihnen alles Gute.

Liebig

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ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 : CT-GenAI

CT-GenAI deutsch prüfung

Exam Code: CT-GenAI

Prüfungsname: ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0

Aktulisiert: 15-08-2026

Nummer: 42 Q&As

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ISQI CT-GenAI Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Einsatz generativer KI im Softwaretest- Praxisnahe Anwendung in Testabläufen
  • 1. Erstellung von Testfällen mithilfe großer Sprachmodelle
    • 2. Generierung und Erweiterung von Testdaten
      • 3. Analyse und Zusammenfassung von Fehlerberichten
        • 4. Optimierung von Regressionstestsammlungen
          Unternehmensweite Einführung und Steuerung- Einführung generativer KI in Unternehmen
          • 1. Integration in CI/CD-Pipelines
            • 2. LLMOps und Steuerungsmodelle
              • 3. Aspekte von Richtlinien, Ethik und Rechtskonformität
                Risiken, Qualität und Grenzen der generativen KI- Risiken bei der Nutzung generativer KI
                • 1. Aspekte des Energieverbrauchs und der Umweltauswirkungen
                  • 2. Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit
                    • 3. Halluzinationen und Fehler bei logischen Schlussfolgerungen
                      • 4. Verzerrungen und Fragen der Fairness
                        Grundlagen der generativen KI und von großen Sprachmodellen- Einführung in die generative KI im Bereich des Softwaretests
                        • 1. Grundlagen von großen Sprachmodellen, Tokenisierung, Kontextfenster, multimodale Modelle
                          • 2. Unterschied zwischen Chatbots und testwerkzeugbasierten Lösungen mit großen Sprachmodellen
                            Prompt-Engineering für den Softwaretest- Techniken zur Gestaltung von Prompts
                            • 1. Strukturierte Gestaltung von Prompts zur Erstellung von Testfällen
                              • 2. Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Prompting
                                • 3. Prompt-Kettenbildung und Meta-Prompting

                                  ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen

                                  1. Which statement BEST contrasts interaction style and scope?

                                  A) Chatbots enable conversational interactions; LLM apps provide capabilities for defined test tasks.
                                  B) Chatbots enforce fixed workflows; LLM apps support free-form exploration beneficial for software testing
                                  C) Both are identical aside from UI theme.
                                  D) Chatbots require API integration; LLM apps do not.


                                  2. You are tasked with applying structured prompting to perform impact analysis on recent code changes. Which of the following improvements would BEST align the prompt with structured prompt engineering best practices for comprehensive impact analysis?

                                  A) Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
                                  B) Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity
                                  C) Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
                                  D) Include references to version control systems like Git in the constraints.


                                  3. Which concept refers to breaking text into smaller units for processing by LLMs?

                                  A) Embeddings
                                  B) Transformer
                                  C) Context Window
                                  D) Tokenization


                                  4. What is a key data-related aspect when defining a GenAI strategy for testing?

                                  A) Use only auto-generated synthetic data to avoid dependency on enterprise repositories
                                  B) Prioritize accurate and relevant input data secured through defined quality procedures
                                  C) Neglect legacy data sources as they provide limited immediate relevance to testing tasks
                                  D) Aggregate data from all available organizational repositories without filtration


                                  5. Which AI approach requires feature engineering and structured data preparation?

                                  A) Classical Machine Learning
                                  B) Generative AI
                                  C) Deep Learning
                                  D) Symbolic AI


                                  Fragen und Antworten:

                                  1. Frage
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                                  2. Frage
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                                  3. Frage
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