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PMI CPMAI_v7復習資料 & CPMAI_v7受験料過去問

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PMI Cognitive Project Management in AI CPMAI v7 - Training & Certification Exam 認定 CPMAI_v7 試験問題 (Q94-Q99):

質問 # 94
You are working with a dataset that has a high number of dimensions. You're running into issues because some dimensions don't have enough real examples to properly train the systems for predictable results. What' s your best course of action?

A. Try to get additional data - at least 5 training examples for each dimension in the representation
B. Try to get additional information from project lead to see how many examples per dimension are needed
C. Try to improve the quality of your data through more preparation
D. Keep going as planned and the problem will eventually correct itself

正解：A

解説：
CPMAI's Phase II: Data Understanding includes verifying that you have sufficient data volume for each feature to support reliable model training. The learning curve concept underscores that model performance improves with additional training examples. When dimensions are under-represented, the team must source or generate more data-aiming for a minimum number of examples per feature-to avoid underfitting and ensure stable predictions.

質問 # 95
Data Engineering is 80%+ of most AI projects, so building a good Data Engineering Environment is key to AI Project Success. As the manager of this project, you need to make sure you have correct staffing needs.
What's the most critical role to staff for in the Big Data / Data Engineering Environment?

A. Senior management
B. All roles are critical to staff in the Four different AI Tech environments
C. Data Scientists
D. Data Engineering and Data Scientists
E. Data Engineering

正解：E

解説：
CPMAI underscores that preparing and managing data pipelines is foundational: in Phase III: Data Preparation, teams "create a reusable data pipeline to collect, ingest, and prepare data for training" and for inference . Ensuring these pipelines exist and are maintained falls squarely to Data Engineering specialists.
While data scientists leverage these pipelines for modeling, the dedicated Data Engineering role is the single most critical hire to support a Big Data environment.

質問 # 96
Using machine learning and other cognitive approaches to understand how to take past/existing behavior and predict future outcomes or help humans make decisions about future outcomes using insight learned from past behavior/interactions/data is a core part to which pattern(s) of AI?

A. Recognition Pattern
B. Predictive Analytics & Decision Support
C. Predictive Analytics & Decision Support and Patterns and Anomalies
D. Goal Driven Systems

正解：B

解説：
The Predictive Analytics & Decision Support pattern is defined as using historical data (past behavior) to forecast future events and provide decision support for human or automated processes. This is distinct from the Patterns & Anomalies pattern, which focuses on detecting unusual deviations rather than forecasting expected outcomes.
A CPMAI Glossary self-test question states that Predictive Analytics "uses historical data to forecast future outcomes" .
Another glossary question defines predictive analytics as aiming "to use historical data to forecast future outcomes" .
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質問 # 97
You have been brought on to manage a recognition project, specifically an image recognition project, for an Autonomous Retail application. You know that you need to make sure you have sufficient data for this project. What's the best way to approach this?

A. Take all the existing data you have and apply it to this project
B. Take inventory of all data your company has and use the relevant data
C. Take inventory of all data your team has and use the relevant data
D. Take all the data your company has as well as purchase additional external data

正解：B

解説：
In Phase II: Data Understanding, CPMAI's Data Selection tasks require teams to "Decide on the data to be used for analysis" by first listing all available sources and then selecting only those records and attributes that meet quality and relevance criteria . Taking a company-wide data inventory ensures you don't overlook relevant datasets before narrowing down to what truly applies.
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質問 # 98
Data Engineering is 80%+ of most AI projects, so building a good Data Engineering Environment is key to AI Project Success. As the manager of this project, you need to make sure you have correct staffing needs.
What's the most critical role to staff for in the Big Data / Data Engineering Environment?

A. Senior management
B. All roles are critical to staff in the Four different AI Tech environments
C. Data Scientists
D. Data Engineering and Data Scientists
E. Data Engineering

正解：E

質問 # 99
......

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