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試験コード:1z0-1122-26

試験名称:Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate

認証ベンダー:Oracle

最近更新時間:2026-11-09

問題と解答:全49問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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Oracle 1z0-1122-26 試験概要:

認定ベンダー:Oracle
試験名:Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate
試験番号:1Z0-1122-26
対応言語:日本語, 英語
試験時間:60 分
受験料:無料
合格点:65%
認定の有効期間:2年間
出題数:40
関連資格:Oracle Cloud Infrastructure Certified AI Foundations Associate
試験形式:選択式問題
推奨トレーニング:Become an OCI AI Foundations Associate
受験申し込み:Oracle認定試験情報
Oracle MyLearn
サンプル問題:Oracle 1z0-1122-26 サンプル問題
受験方法:Oracle Universityが提供するオンライン監督なし(Unproctored)試験。
前提条件:前提資格や事前のAI/ML実務経験は不要です。
公式シラバスのURL:https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-ai-foundations-associate/pexam_1Z0-1122-26

Oracle 1z0-1122-26 試験シラバストピック:

セクション比重目標
ML(機械学習)基礎の概要15%- 教師あり学習の基礎
  • 1. 分類
    • 2. 回帰
      - 機械学習の基本についての説明
      - 強化学習の基礎
      - 教師なし学習の基礎
      生成AIおよびLLMの基礎概要15%- プロンプトエンジニアリングとインストラクションチューニングについての説明
      - Transformerの基礎についての説明
      - LLMのファインチューニングについての説明
      - 生成AIの概要についての解説
      - 大規模言語モデル(LLM)の基礎についての解説
      OCI Generative AIとOracle 23ai10%- OCI Generative AIサービスの概要
      - Oracle Vector Searchについての解説
      - Autonomous Database Select AIについての解説
      AI基礎の概要10%- AI、ML、DLの違いについての説明
      - AIの活用例とデータの種類
      - AIの基本についての解説
      OCI AIポートフォリオ入門15%- OCI MLサービスの概要についての解説
      - 責任あるAI(Responsible AI)についての説明
      - OCI AIインフラストラクチャの概要についての解説
      - OCI AIサービスの概要についての解説
      DL(ディープラーニング)基礎の概要15%- 畳み込みモデル(CNN)についての説明
      - シーケンスモデル(RNNおよびLSTM)についての説明
      - ディープラーニングの基礎についての解説
      OCI AIサービスの基礎概要20%- OCI Document Understanding
      - OCI Language
      - OCI Vision
      - OCI Speech

      Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate 認定 1z0-1122-26 試験問題:

      問題 #1

      Which feature is NOT supported as part of the OCI Language service ' s pretrained language processing capabilities?

      • A. Text Classification
      • B. Text Generation
      • C. Sentiment Analysis
      • D. Language Detection
      解答を表示  ディスカッション  0

      正解:B  🗳️

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      問題 #2

      What key objective does machine learning strive to achieve?

      • A. Creating algorithms to solve complex problems
      • B. Explicitly programming computers
      • C. Enabling computers to learn and improve from experience
      • D. Improving computer hardware
      解答を表示  ディスカッション  0

      正解:C  🗳️

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      問題 #3

      What role do Transformers perform in Large Language Models (LLMs)?

      • A. Image recognition tasks in LLMs
      • B. Limit the ability of LLMs to handle large datasets by imposing strict memory constraints
      • C. Provide a mechanism to process sequential data in parallel and capture long-range dependencies
      • D. Manually engineer features in the data before training the model
      解答を表示  ディスカッション  0

      正解:C  🗳️

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      問題 #4

      Which algorithm is primarily used for adjusting the weights of connections between neurons during the training of an Artificial Neural Network (ANN)?

      • A. Backpropagation
      • B. Support Vector Machine
      • C. Gradient Descent
      • D. Random Forest
      解答を表示  ディスカッション  0

      正解:A  🗳️

      解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

      問題 #5

      Emma is developing a customer support chatbot for an e-commerce website. The chatbot needs to provide accurate and up-to-date return policies, which change frequently. She initially tries fine-tuning but finds that the model still uses outdated information. Which approach should Emma use instead?

      • A. Zero-shot Prompting
      • B. Prompt Engineering
      • C. Reinforcement Learning
      • D. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
      解答を表示  ディスカッション  0

      正解:D  🗳️

      解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

      全 10 ページ中 1 ページ目を表示しています。
      全 49 問中 1-5 問目を表示しています。

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