ISTQB AI Testing (CT-AI) Mock Tests - 240 Questions - 2026

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

هل تستعد للحصول على شهادة ISTQB المعتمدة - الاختبار باستخدام شهادة الذكاء الاصطناعي التوليدي (CT-GenAI) وترغب في تقييم استعدادك من خلال أسئلة تدريب واقعية وعالية الجودة على نمط الامتحان؟ تم تصميم دورة الاختبار التدريبي الشامل هذه لتعكس اختبار شهادة CT-GenAI الحقيقي بأكبر قدر ممكن.. مع 6 اختبارات تدريب كاملة تحتوي على 240 سؤالًا في المجموع، سوف تكتسب الثقة والمعرفة المطلوبة لاجتياز شهادة ISTQB CT-GenAI في محاولتك الأولى. تتم كتابة كل سؤال بعناية ليتناسب مع الصعوبة والهيكل وصياغة نمط الامتحان الذي ستواجهه في يوم الاختبار. ويأتي كل سؤال مع شرح مفصل لكل من الإجابات الصحيحة وغير الصحيحة، مما يضمن أنك لا تعرف الإجابة الصحيحة فحسب، بل تفهم أيضًا سبب خطأ الخيارات الأخرى. يعمل هذا النهج الفريد على تعميق فهمك وإعدادك لأي اختلاف في السؤال الذي قد يظهر في الاختبار الحقيقي. ستساعدك اختبارات الممارسة ISTQB CT-GenAI على تحديد مجالات القوة لديك وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين فيها. من خلال إكمال هذه الاختبارات في ظروف زمنية محددة، ستبني الانضباط في الاختبار والثقة المطلوبة للنجاح. تم تحديث هذه الدورة لتظل متوافقة بنسبة 100% مع أحدث منهج ISTQB CT-GenAI v1.0 (إصدار 2025).
تغطية شاملة تم تصميم دورة الاختبار التدريبي الشامل هذه لمساعدة مختبري الذكاء الاصطناعي ومهندسي ضمان الجودة والمطورين والمهنيين على تقييم الاستعداد وتعزيز المفاهيم وإتقان شهادة ISTQB CT-AI.
كل نسخة وهمية تم تصميم الاختبار بعناية ليغطي 100% من المنهج الرسمي، بما في ذلك: أساسيات الذكاء الاصطناعي، وسير عمل التعلم الآلي، والشبكات العصبية، والتحيز، والأخلاق، والشفافية، وقابلية الشرح (XAI)، وأتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي، والتجهيز الزائد/نقص التجهيز، وإعداد البيانات، وإدارة مجموعات البيانات، والاختبار القائم على السيناريوهات، واستراتيجيات دورة حياة الذكاء الاصطناعي. يتم تحديث هذه الدورة بانتظام لتظل متوافقة بنسبة 100% مع مفاهيم الذكاء الاصطناعي المتطورة ومستويات المعرفة.
لماذا هذا ISTQB دورة اختبار CT-AI فريدة من نوعها

• 6 اختبارات وهمية كاملة الطول: إجمالي 240+ سؤال يحاكي هيكل اختبار ISTQB CT-AI الحقيقي.
• تغطية المنهج الدراسي بنسبة 100%: يغطي جميع موضوعات مستوى K1 (تذكر) إلى K4 (تحليل) من المنهج الرسمي.
• فئات الأسئلة المتنوعة: تضمن هذه الدورة إعدادًا شاملاً في جميع المستويات مستويات المعرفة ISTQB CT-AI، بما يتماشى مع المنهج الرسمي:
  • K1 - تذكر: تذكر الحقائق الأساسية والتعاريف ومصطلحات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
  • K2 - الفهم: شرح وتفسير مفاهيم اختبار الذكاء الاصطناعي وسير عمل التعلم الآلي وخصائص الجودة.
  • K3 - التطبيق: استخدم مبادئ وأساليب اختبار الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات عملية وواقعية.
  • K4 - التحليل: تحليل الذكاء الاصطناعي المعقد. أنظمة لتحديد التحيزات والأخطاء وانحراف النماذج والعلاقات.
• تنسيق يشبه الاختبار الحقيقي: أسئلة الاختيار من متعدد وتحديد كل ما ينطبق مع توزيع متوازن للإجابات.
• تفسيرات شاملة: يتضمن كل سؤال مبررات تفصيلية لجميع خيارات الإجابة، مما يساعدك على معرفة سبب صحة الإجابات أو عدم صحتها.
• أحدث محاذاة المنهج: تتضمن الموضوعات أساسيات الذكاء الاصطناعي وسير عمل تعلم الآلة والعصبية الشبكات، والتحيز، والأخلاق، وXAI، وأتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي، ودورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي.
• يتم تعيين كل سؤال إلى المجال أو الفصل ذي الصلة، مما يساعد المتعلمين على تتبع تغطية المنهج بفعالية.
• الأسئلة المستندة إلى السيناريو: أمثلة عملية من العالم الحقيقي تكرر ظروف اختبار ISTQB CT-AI.
• توزيع وزن الاختبار: تتبع الأسئلة وزن الموضوع الرسمي للإعداد الاستراتيجي.
• التدريب الموقوت: محاكاة الاختبار الواقعي فترات لإدارة الوقت والثقة.
• مثالية لمختبري الذكاء الاصطناعي ومهندسي ضمان الجودة: بناء المهارات للحصول على شهادة ISTQB واختبار الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
• بنك الأسئلة العشوائي: يتم تعديل الأسئلة والخيارات في كل محاولة لمنع الحفظ وتشجيع التعلم النشط.
• تحليلات الأداء: احصل على رؤى حكيمة في المجال لتحديد نقاط القوة ومجالات التحسين، مع التركيز على التحضير لموضوعات مثل الذكاء الاصطناعي المسؤول، أو نشر النماذج، أو هندسة سريعة.
• تطبيق عملي وواقعي: تعزيز المعرفة من خلال الأسئلة القائمة على السيناريو وحل المشكلات في جميع موضوعات المنهج.

تفاصيل الاختبار - مختبر معتمد من ISTQB - اختبار الذكاء الاصطناعي (CT-AI) تفاصيل الاختبار

• نص الاختبار: ISTQB (المجلس الدولي لمؤهلات اختبار البرمجيات)
• اسم الاختبار: مختبر معتمد من ISTQB - اختبار الذكاء الاصطناعي (CT-AI)
• الشهادة المطلوبة مسبقًا: المستوى التأسيسي للاختبار المعتمد من ISTQB (CTFL)
• تنسيق الاختبار: أسئلة الاختيار من متعدد (MCQs) - أسئلة فردية ومتعددة
• صلاحية الشهادة: مدى الحياة (لا يلزم التجديد)
• عدد الأسئلة: 40
• إجمالي النقاط: 47 نقطة
• درجة النجاح: 31 نقطة من 47 نقطة (≈65%)
• مدة الاختبار: 60 دقيقة (75 دقيقة لغير الناطقين باللغة الإنجليزية)
• وزن السؤال: يختلف (بعض الأسئلة تحمل نقطة واحدة وبعضها نقطتان)
• اللغة: الإنجليزية (قد تكون الإصدارات المترجمة متاحة)
• توفر الاختبار: اختبار مراقب عبر الإنترنت أو في مراكز الاختبار (اعتمادًا على المنطقة)
  

المنهج التفصيلي ووزن الموضوع يقيم اختبار شهادة ISTQB CT-AI فهمك لمبادئ اختبار الذكاء الاصطناعي، واختبار التعلم الآلي، وخصائص الجودة، وأتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي، والتطبيق العملي لاختبار الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي. ينقسم المنهج إلى 11 مجالًا، تغطي مستويات المعرفة من K1 إلى K4، مع توزيع الأسئلة الذي يعكس وزن الموضوع. المجال 1: مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (~10-12%)

• تعريفات الذكاء الاصطناعي، وتأثير الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي الضيق/ العام/الفائق
• الذكاء الاصطناعي مقابل الأنظمة التقليدية
• تقنيات الذكاء الاصطناعي وأطره وأجهزةه
• الذكاء الاصطناعي كخدمة (AlaaS)، والنماذج المدربة مسبقًا، والنقل التعلم
• المعايير واللوائح (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات وISO)

المجال 2: خصائص الجودة للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي (~10–12%)

• المرونة والقدرة على التكيف والاستقلالية والتطور
• التحيز: الخوارزمية، العينة، غير مناسبة
• الأخلاق، الآثار الجانبية، قرصنة المكافآت
• الشفافية، قابلية التفسير، قابلية الشرح (XAI)
• السلامة في أنظمة الذكاء الاصطناعي

المجال 3: نظرة عامة على التعلم الآلي (ML) (~8–10%)

• التعلم المعزز الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
• سير عمل تعلم الآلة: التدريب والتقييم والضبط والاختبار
• عوامل اختيار الخوارزميات
• التجهيز الزائد والتجهيز غير المناسب

المجال 4: بيانات تعلم الآلة (~8–10%)

• إعداد البيانات: الاستحواذ والمعالجة المسبقة وهندسة الميزات
• مجموعات بيانات التدريب والتحقق من صحتها واختبارها
• قضايا جودة البيانات وتأثيرها
• أساليب تصنيف البيانات وأسباب التسمية الخاطئة

المجال 5: مقاييس الأداء الوظيفي لتعلم الآلة (~6–8%)

• مصفوفة الارتباك والدقة والإحكام والاستدعاء، درجة F1
• منحنى ROC، AUC، MSE، مربع R، معامل الصورة الظلية
• القيود واختيار المقاييس
• مجموعات المعايير (مثل MLCommons)

المجال 6: الشبكات العصبية لتعلم الآلة والاختبار (~6–8%)

• بنية ووظيفة الشبكات العصبية وشبكات DNN
• التغطية المقاييس: الخلايا العصبية، العتبة، تغيير الإشارة، تغيير القيمة، إشارة الإشارة

المجال 7: نظرة عامة على اختبار الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي (~10–12%)

• تحديات المواصفات
• مستويات الاختبار: بيانات الإدخال، النموذج، المكون، التكامل، النظام، القبول
• تحديات بيانات الاختبار، وتحيز الأتمتة، وانجراف المفهوم
• التوثيق واختيار نهج الاختبار

المجال 8: الاختبار خصائص الجودة الخاصة بالذكاء الاصطناعي (~8–10%)

• أنظمة التعلم الذاتي، المستقلة، الاحتمالية، المعقدة
• اختبار التحيز، والشفافية، وقابلية التفسير، وقابلية التفسير
• اختبار الأقوال ومعايير القبول

المجال 9: أساليب وتقنيات اختبار الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي (~10-12%)

• الهجمات العدائية، والبيانات التسمم
• الزوجي، المتتالي، A/B، الاختبار المتحول
• الاختبار المبني على الخبرة والاستكشافي
• اختيار تقنية الاختبار

المجال 10: بيئات الاختبار للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي (~ 4–6%)

• احتياجات بيئة الاختبار الفريدة
• فوائد بيئات الاختبار الافتراضية

المجال 11: استخدام الذكاء الاصطناعي للاختبار (~4–6%)

• تقنيات الذكاء الاصطناعي في الاختبار
• تحليل العيوب، وتوليد حالات الاختبار، وتحسين الانحدار
• التنبؤ بالعيوب
• اختبار واجهة المستخدم الرسومية باستخدام الذكاء الاصطناعي

فئات امتحان ISTQB CT-AI ووزنهينقسم اختبار ISTQB CT-AI المكون من 40 سؤالًا (إجمالي 47 نقطة) إلى ثلاث فئات رئيسية لتقييم مستويات مختلفة من التعلم والتطبيق في الذكاء الاصطناعي الاختبار:

التأسيسي (K1–K2):

• المجالات 1 و2 و6 و7 و10
• تستحق 12 نقطة (~26% من الاختبار)
• يركز على مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية وخصائص الجودة واختبار الأساسيات واستدعاء التعريفات الرئيسية

التطبيقي (K2–K3، H1–H2):

• المجالات 3 و4 و5 و11
• تستحق 23 نقطة (~49% من الاختبار)
• تختبر القدرة على تطبيق المعرفة في سيناريوهات عملية، بما في ذلك إعداد البيانات ومقاييس التعلم الآلي وطرق اختبار الذكاء الاصطناعي واستخدام الذكاء الاصطناعي في اختبار سير العمل

التحليلية (K3–K4، H2):

• المجالان 8 و9
• يستحق 12 نقطة (~25% من الاختبار)
• يقيم القدرة على تحليل إستراتيجيات اختبار الذكاء الاصطناعي وتحديد التحيز وتقييم قابلية التفسير (XAI) في أنظمة الذكاء الاصطناعي

توزيع مستوى K في اختبار ISTQB CT-AI

• K1 – تذكر: كل سؤال يستحق نقطة واحدة، ~6 أسئلة من المجالات 1 و6، اختبار استدعاء تعريفات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والمصطلحات والحقائق الأساسية
• K2 - الفهم: كل سؤال يستحق نقطة واحدة، ~15 سؤالًا من المجالات 1، 2، 3، 5، 6، 7، 8، 10، 11، اختبار القدرة على شرح المفاهيم وتفسير النتائج
• K3 - تطبيق: كل سؤال يستحق نقطتين، ~12 سؤالًا من المجالات 3، 4، 5، 9، 11، اختبار التطبيق العملي لأساليب اختبار الذكاء الاصطناعي، وإعداد مجموعة البيانات، ومقاييس التعلم الآلي، والمهام
• K4 - التحليل: يستحق كل سؤال نقطتين، و7 أسئلة تقريبًا من النطاقين 8 و9، مع التركيز على تحليل استراتيجيات اختبار الذكاء الاصطناعي، وتقييم التحيز، وتقييم قابلية التفسير.

الإجمالي: 40 سؤالًا لـ 47 نقطة، متوازنة بين المعرفة الأساسية والمهارات التطبيقية والقدرات التحليلية.
هيكل الاختبار والتحضير له استعد لاختبار شهادة ISTQB - اختبار الذكاء الاصطناعي (CT-AI) من خلال اختبارات وهمية واقعية على نمط الامتحان تبني فهمًا مفاهيميًا واستعدادًا عمليًا وثقة في الاختبار.

• 6 اختبارات تدريب كاملة: 6 اختبارات وهمية كاملة مع 40 سؤالًا لكل منها (240 سؤالًا)، موقوتة ومسجلة، مما يعكس بنية الاختبار الحقيقية وأسلوبه وتعقيده
• فئات الأسئلة المتنوعة: تم تصميم الأسئلة عبر مستويات معرفية متعددة. (K1–K4)
  • أسئلة المعرفة الثقيلة (K1–K2): تستحق نقطة واحدة لكل منها، وتركز على تذكر النظرية والتعريفات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الأساسية (~ 50% من الأسئلة)
  • أسئلة التطبيق والتحليل (K3–K4): قائمة على السيناريو أو التحليلية، وتستحق نقطتين لكل منهما، واختبار التطبيق والاستدلال والتحليل (~50% من الإجمالي) النقاط)
  • عناصر التدريب العملي (H1–H2): الأنشطة العملية من المجالات 4-6، 8-9، 11 تعزز التطبيق/التحليل، وتعزز فهم مهام اختبار الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
• تفسيرات شاملة: التفكير التفصيلي للخيارات الصحيحة وغير الصحيحة لتعزيز التعلم
• المحاكاة الموقوتة والمسجلة: تدرب في ظل توقيت الامتحان الواقعي لتطوير التركيز والسرعة والسرعة التحمل
• بنك الأسئلة العشوائي: يتم تعديل خيارات الأسئلة والإجابات في كل محاولة لمنع الحفظ.
• تحليلات الأداء: رؤى على مستوى المجال لتحديد نقاط القوة ومجالات التحسين، والتركيز على خصائص جودة الذكاء الاصطناعي، وسير عمل التعلم الآلي، واكتشاف التحيز، وقابلية التفسير (XAI)

عينة من أسئلة الممارسة، السؤال 1، يقوم فريق البحث الطبي بتطوير نظام تعلم آلي لدعم التشخيص السريري لمرض معين بناءً على المريض. نتائج الاختبارات المعملية، ونتائج التصوير الطبي، وسجلات المرضى التاريخية. يجب أن يصدر النظام قرارًا تشخيصيًا قاطعًا (المرض موجود أو المرض غائب) بالإضافة إلى درجات احتمالية الثقة لإرشاد عملية اتخاذ القرار للطبيب وتخطيط العلاج. سيؤثر الناتج بشكل مباشر على التدخلات السريرية ومسارات رعاية المرضى. أي واحد من الخيارات التالية يصف بشكل أفضل نهج التعلم الآلي المناسب لهذا السيناريو التشخيصي؟ الخيارات:

• أ. تحليل الانحدار للتنبؤ بدرجات تطور المرض المستمر ومستويات تركيز العلامات الحيوية.
• ب. التصنيف الثنائي للتنبؤ بوجود المرض أو غيابه مع تقديرات الاحتمالية المرتبطة التي تشير إلى ثقة النموذج.
• ج. التحليل التجميعي لتحديد المجموعات الفرعية الطبيعية للمرضى بناءً على أنماط الأعراض المتشابهة وملفات تعريف نتائج الاختبار.
• د. تعزيز التعلم لتحسين قرارات بروتوكول العلاج التسلسلي بناءً على أنماط استجابة المريض.

الإجابة: بالشرح:

• أ: غير صحيح لأن الانحدار مصمم للمخرجات الرقمية المستمرة، وليس قرارات نعم/لا الفئوية ذات درجات الثقة.
• ب: كور

  ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

  (احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

  يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)