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試験の準備方法-真実的なUiPath-SAIAv1日本語参考試験-最新のUiPath-SAIAv1参考書内容
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UiPath UiPath-SAIAv1 認定試験の出題範囲：
| トピック |
出題範囲 |
| トピック 1 |
- バージョン管理の統合: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、変更のコミット、リポジトリのクローン作成、共同作業環境での更新のプッシュなど、ソース管理のための UiPath Studio での Git 統合の使用について説明します。
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| トピック 2 |
- ログ記録: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、ロボット実行ログの解釈と、監査、診断、監視をサポートするためのログ記録のベスト プラクティスの適用について扱います。
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| トピック 3 |
- ワークフロー アナライザー: 試験のこのセクションでは、RPA 開発者のスキルを測定し、ワークフロー アナライザーと検証ツールを使用してエラーを特定し、プロジェクトのコンプライアンスを維持し、開発中のワークフローの効率を確保する方法について説明します。
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| トピック 4 |
- プラットフォーム知識：この試験セクションでは、RPA開発者のスキルを評価し、UiPath Studio、Robots、Orchestrator、Integration Serviceを含むUiPathプラットフォームコンポーネントの高レベルの目的と使用方法を網羅します。また、有人プロセスと無人プロセスの違いについても解説し、プロセス展開環境の基礎知識を提供します。
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| トピック 5 |
- データ操作：この試験セクションでは、RPA開発者のスキルを測定します。VB.Netの文字列関数、正規表現パターン、配列、リスト、辞書を用いたデータ処理を網羅しています。また、自動化のためのデータ構築、フィルタリング、変換といったDataTable操作も網羅しています。
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| トピック 6 |
- Studioインターフェース：このセクションでは、RPA開発者のスキルを評価し、UiPath Studio内での基本的な操作と設定を網羅します。Studioのインストール、Orchestratorへの接続、インターフェースの操作、パッケージの管理、アクティビティ設定の構成、Orchestratorへのプロセスの公開などが含まれます。
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| トピック 7 |
- ビジネス知識: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、ビジネス プロセスの自動化に関する基本的な理解、実際の運用での価値、ビジネス プロセスの識別、マッピング、分析に使用される重要な概念をカバーします。
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| トピック 8 |
- 変数と引数：このセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、変数と引数の作成と管理について学びます。主要なデータ型を紹介し、ワークフロー全体で変数と引数を適用してデータの受け渡し、保存、操作を行う方法について説明します。
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| トピック 9 |
- UiPath Document Understanding: 試験のこのセクションでは、RPA 開発者のスキルを測定し、さまざまなドキュメント タイプの処理、ルールベースおよび ML ベースの抽出の理解、DU と従来の OCR の区別など、UiPath Document Understanding の概念と機能をカバーします。
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| トピック 10 |
- UiPath 通信マイニング - タクソノミー設計: 試験のこのセクションでは、RPA 開発者のスキルを測定し、通信マイニングのタクソノミーを設計して、分類および自動化プロセス中にモデルがデータを効果的に解釈および構造化できるようにする方法について説明します。
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| トピック 11 |
- 例外処理：このセクションでは、RPA開発者のスキルを測定し、Try Catch、Throw、Rethrow、Retry Scopeを用いた構造化されたエラー処理を網羅します。これにより、受験者は自動化エラーを適切に処理・解決できるようになります。
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| トピック 12 |
- デバッグ：このセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、Document Understandingワークフローにおけるデバッグを網羅します。テンプレートのアーキテクチャ、例外処理、検証手順、そして正確性とフォールトトレランス性を確保する後処理手法について考察します。
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| トピック 13 |
- 2023.10 に導入された更新: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、ワンクリック分類と抽出、Generative AI 機能、検証、注釈、ワークフロー設計の機能強化など、UiPath の最新の製品更新をカバーします。
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| トピック 14 |
- Orchestrator：このセクションでは、RPA開発者のスキルを評価し、テナントレベルおよびフォルダレベルのエンティティを含むOrchestratorの構造と機能を網羅します。アセット、キュー、ストレージバケット、プロビジョニングロボットの使用に加え、ロールとログの設定も含まれます。
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| トピック 15 |
- 制御フロー：この試験セクションでは、RPA開発者のスキルを測定し、プロジェクトにおけるデバッグ手法とロジック処理について学びます。ワークフロー実行の管理と改善のためのブレークポイント、トレースポイント、デバッグパネルの使用方法を紹介します。
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| トピック 16 |
- 環境、アプリケーション、および
- またはツール: 試験のこのセクションでは、RPA 開発者のスキルを測定し、Excel、Outlook、ブラウザー、バージョン管理、Studio、ドキュメント理解テンプレート、AI センター、コミュニケーション マイニングなどの一般的な開発ツール、プラットフォーム、環境に対する受験者の習熟度を評価します。
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| トピック 17 |
- UiPath 通信マイニング - モデル トレーニング: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、通信マイニングにおけるモデル トレーニングの概念を取り上げ、強力なモデルの定義を説明し、モデルの開発に関係する段階とコンポーネントの概要を示します。
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| トピック 18 |
- メール自動化：このセクションでは、RPA開発者のスキルを評価し、Microsoft 365とGmailの連携を活用したメールプロセスの自動化について扱います。ワークフロー自動化の一環として、メールの送受信と管理に焦点を当てます。
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| トピック 19 |
- UiPath AI Center: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、UiPath AI Center の基礎、機械学習を自動化に適用する際の役割、AI モデルを効果的に適用できる業界について取り上げます。
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| トピック 20 |
- 統合サービス: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、UiPath 統合サービス、そのコネクタ、およびトリガーの使用をカバーし、これらの要素が UiPath とサードパーティ システム間のスムーズな相互作用をどのように可能にするかを示します。
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| トピック 21 |
- UiPath コミュニケーションマイニング：この試験セクションでは、RPA開発者のスキルを測定し、自動化と分析におけるコミュニケーションマイニングの応用について解説します。コミュニケーションマイニングをタスクマイニングやプロセスマイニングと区別し、インターフェースとユースケースについて解説します。
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| トピック 22 |
- ファイルとフォルダーの操作: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、Studio アクティビティを使用した反復処理とファイル操作を含む、ローカル ディレクトリ内でのファイルとフォルダーの作成と管理をカバーします。
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| トピック 23 |
- UiPath Document Understanding Framework：このセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、Document Understanding Frameworkの適用方法、テンプレートの使用法、概念実証コンポーネントの開発方法を網羅します。ドキュメント処理のワークフロー構築に重点を置いています。
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| トピック 24 |
- 実装方法論: 試験のこのセクションでは、自動化アナリストのスキルを測定し、プロジェクト ライフサイクルの知識、実装の主要な段階の理解、プロセス設計ドキュメント (PDD) とソリューション設計ドキュメント (SDD) の解釈をカバーします。
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UiPath-SAIAv1参考書内容 & UiPath-SAIAv1関連日本語版問題集
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UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10) 認定 UiPath-SAIAv1 試験問題 (Q186-Q191):
質問 # 186
What are the available options for Scoring in Document Manager, that apply to string fields only?
- A. Exact match and Levenshtein.
- B. Exact match and Native string search.
- C. Exact match and Auto.
- D. Exact match and First span.
正解：A
解説：
In UiPath Document Manager, for string fields, the available options for scoring include:
Exact match: This checks whether the extracted string exactly matches the expected value.
Levenshtein: This method computes the "distance" between two strings, which is the number of single- character edits (insertions, deletions, or substitutions) required to change one string into the other. It is used to assess the similarity between the extracted string and the expected value.
These scoring methods help evaluate the accuracy of string extraction in the document understanding process.
For more details, refer to:
UiPath Document Understanding Framework: String Field Scoring
Levenshtein Distance in UiPath: Scoring String Fields
質問 # 187
Which of these statements is true about precision and recall statistics for specific labels in UiPath Communications Mining precision?
- A. The label precision and recall statistics are determined by the model's rating.
- B. The label precision and recall statistics are determined by the mean average precision (MAP).
- C. The label precision and recall statistics are determined by the model's coverage.
- D. The label precision and recall statistics are determined by the confidence threshold.
正解：D
解説：
In UiPath Communications Mining, the precision and recall statistics for specific labels are primarily determined by the confidence threshold set for the model. This threshold represents the level of certainty the model needs before it assigns a label to a message. By adjusting this threshold, you can trade off between precision (fewer false positives) and recall (fewer false negatives). For instance, a higher threshold will increase precision but may reduce recall, and vice versa
質問 # 188
Which is the correct description of the Configure Extractors Wizard?
- A. An optional step in the extractor configuration which allows choosing which extractors are applied to each document type.
- B. A mandatory step in the extractor configuration that allows choosing which extractors are applied to each document type.
- C. A mandatory step in the extractor configuration that allows choosing which extractors are applied to each document type and field.
- D. A mandatory step in the extractor configuration that allows choosing which extractors are applied to each field.
正解：C
解説：
The Configure Extractors Wizard is a tool that enables you to select and customize the extractors that are used for data extraction from documents. It is accessed via the Data Extraction Scope activity, which is a container for extractor activities. The wizard allows you to map the fields defined in your taxonomy with the fields supported by each extractor, and to set the minimum confidence level and the framework alias for each extractor. The wizard is mandatory for the extractor configuration, as it ensures that the extractors are applied correctly to each document type and field1.
References: Configure Extractors Wizard of Data Extraction Scope
質問 # 189
What do entity predictions refer to within UiPath Communications Mining?
- A. The difference between label suggestions and label predictions in a training process.
- B. The identification of a specific span of text as a value for a particular entity type.
- C. The understanding of the parent-label relationship when assigning label predictions.
- D. The model's confidence that a specific concept exists within a communication.
正解：B
解説：
Entity predictions refer to the process of identifying and highlighting a specific span of text within a communication that represents a value for a predefined entity type. For example, an entity type could be
"Organization" and an entity value could be "UiPath". Entity predictions are made by the platform based on the training data and the rules defined for each entity type. Users can review, accept, reject, or modify the entity predictions using the Classification Station interface12.
References: Communications Mining - Reviewing and applying entities, Communications Mining - Predictions - UiPath Documentation Portal.
質問 # 190
What is the Document Object Model (DOM) in the context of Document Understanding?
- A. The DOM is a built-in artificial intelligence system that automatically understands and interprets the content and the type of documents, eliminating the need for manual data extraction.
- B. The DOM is a feature that allows you to convert physical documents into virtual objects that can be manipulated using programming code.
- C. The DOM is a graphical user interface (GUI) tool in UiPath Document Understanding that provides visual representations of documents, making it easier for users to navigate and interact with the content.
- D. The DOM is a JSON object containing information such as name, content type, text length, number of pages, page rotation, detected language, content, and coordinates for the words identified in the file.
正解：D
解説：
The Document Object Model (DOM) is a data representation of the objects that comprise the structure and content of a document on the web1. In the context of Document Understanding, the DOM is a JSON object that is generated by the Digitize Document activity, which uses the UiPath Document OCR engine to extract the text and layout information from the input document2. The DOM contains the following properties for each document3:
name: The name of the document file.
contentType: The MIME type of the document file, such as application/pdf or image/jpeg.
textLength: The number of characters in the document text.
pages: An array of objects, each representing a page in the document. Each page object has the following properties:
pageNumber: The number of the page, starting from 1.
rotation: The angle of rotation of the page, in degrees. A positive value indicates clockwise rotation, and a negative value indicates counterclockwise rotation.
language: The language code of the page, such as en or fr.
content: An array of objects, each representing a word or a line in the page. Each content object has the following properties:
type: The type of the content, either word or line.
text: The text of the content.
boundingBox: An array of four numbers, representing the coordinates of the top-left and bottom-right corners of the content, in the format [x1, y1, x2, y2]. The coordinates are relative to the page, with the origin at the top-left corner, and the unit is pixel.
confidence: A number between 0 and 1, indicating the confidence level of the OCR engine in recognizing the content.
The DOM can be used as an input for other activities in the Document Understanding framework, such as Classify Document Scope, Data Extraction Scope, or Export Extraction Results. The DOM can also be manipulated using programming code, such as JavaScript or Python, to perform custom operations on the document data.
References:
1: Introduction to the DOM - Web APIs | MDN 2: Digitize Document 3: Document Object Model
質問 # 191
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UiPath-SAIAv1参考書内容: https://www.pass4test.jp/UiPath-SAIAv1.html
