Oracle 1z0-1122-26 Prüfungen : Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate

1z0-1122-26 Exam Simulator
  • Prüfungscode: 1z0-1122-26
  • Prüfungsname: Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate
  • Aktualisiert: 09-09-2026
  • Anzahl: 49 Fragen und Antworten
  • Oracle 1z0-1122-26 Prüfungen - .pdf

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Über Oracle 1z0-1122-26 Prüfungen echte Fragen

Auf die schnellste Weise zu lernen

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Oracle 1z0-1122-26 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: OCI Generative AI und Oracle 23ai10%- Funktionen des OCI Generative AI Service
  • 1. Integration der Oracle 23ai Vector Database
    • 2. Generative-KI-Funktionen auf OCI
      Thema 2: KI-Grundlagen10%- Grundlagen und Terminologie der künstlichen Intelligenz
      • 1. KI-Anwendungen, Anwendungsfälle und Prinzipien für verantwortungsvolle KI
        • 2. Beziehung zwischen KI, Machine Learning und Deep Learning
          Thema 3: Generative KI und Large Language Models15%- Konzepte der Generativen KI
          • 1. Embeddings, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und LLMs
            • 2. Transformers, Prompt Engineering und Fine-Tuning
              Thema 4: OCI AI-Portfolio15%- Überblick über OCI AI-Angebote
              • 1. Überblick über AI Services, ML Services und AI Infrastructure
                • 2. OCI Data Science und GPU-basierte Compute-Infrastruktur
                  Thema 5: Deep Learning – Grundlagen15%- Deep Learning und neuronale Netze
                  • 1. Rekurrente neuronale Netze, LSTMs und Sequenzmodelle
                    • 2. Architekturen konvolutionaler neuronaler Netze (CNN)
                      Thema 6: Einführung in OCI AI Services20%- OCI AI Service-APIs
                      • 1. Dienste OCI Language, Vision, Speech und Document Understanding
                        • 2. OCI Select AI und Anwendungsfälle für AI Services
                          Thema 7: Machine Learning – Grundlagen15%- Grundlagen des Machine Learning
                          • 1. Überwachtes Lernen: Regression und Klassifikation
                            • 2. Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionalitätsreduktion
                              • 3. Grundlagen des Reinforcement Learning und Konzepte der Modellbewertung

                                Oracle Cloud Infrastructure 2026 AI Foundations Associate 1z0-1122-26 Prüfungsfragen mit Lösungen

                                Frage #1

                                You are part of the medical transcription team and need to automate transcription tasks. Which OCI AI service are you most likely to use?

                                A. Speech
                                B. Language
                                C. Vision
                                D. Document Understanding


                                Frage #2

                                How do Large Language Models (LLMs) handle the trade-off between model size, data quality, data size and performance?

                                A. They disregard model size and prioritize high-quality data only.
                                B. They prioritize larger model sizes to achieve better performance.
                                C. They focus on increasing the number of tokens while keeping the model size constant.
                                D. They ensure that the model size, training time, and data size are balanced for optimal results.


                                Frage #3

                                Which AI Ethics principle leads to the Responsible AI requirement of transparency?

                                A. Explicability
                                B. Prevention of harm
                                C. Fairness
                                D. Respect for human autonomy


                                Frage #4

                                How do Large Language Models (LLMs) handle the trade-off between model size, data quality, data size and performance?

                                A. They disregard model size and prioritize high-quality data only.
                                B. They prioritize larger model sizes to achieve better performance.
                                C. They focus on increasing the number of tokens while keeping the model size constant.
                                D. They ensure that the model size, training time, and data size are balanced for optimal results.


                                Frage #5

                                What is the purpose of Attention Mechanism in Transformer architecture?

                                A. Apply a specific function to each word individually.
                                B. Break down a sentence into smaller pieces called tokens.
                                C. Weigh the importance of different words within a sequence and understand the context.
                                D. Convert tokens into numerical forms (vectors) that the model can understand.


                                Fragen und Antworten:

                                Frage #1
                                Antwort: A
                                Frage #2
                                Antwort: D
                                Frage #3
                                Antwort: A
                                Frage #4
                                Antwort: D
                                Frage #5
                                Antwort: C

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