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UiPath-SAIAv1最新日本語版参考書はUiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10)に合格するのが一番の親友になります

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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

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。

トピック 2

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。

トピック 3

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。

トピック 4

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。

トピック 5

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。

トピック 6

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。

トピック 7

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。

トピック 8

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。

トピック 9

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。

トピック 10

UiPath Studio - ドキュメント理解アクティビティ：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。Studioアクティビティ、タクソノミー管理、デジタル化、検証ツールを用いたドキュメント分類および抽出ワークフローの設定を網羅しています。また、トレーニング済みの機械学習モデルと構築済みの抽出ツールの使用も含まれます。

トピック 11

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。

トピック 12

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。

トピック 13

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。

トピック 14

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。

トピック 15

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。

トピック 16

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。

トピック 17

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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UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10) 認定 UiPath-SAIAv1 試験問題 (Q38-Q43):

質問 # 38
What happens during the Classify stage of the Document Understanding Framework?

A. The extracted data is exported as a dataset.
B. The OCR engine is used to extract text from the image document.
C. The target fields are extracted from the document and sent to Action Center for human validation.
D. The documents are included in one of the taxonomy document types or skipped.

正解：D

解説：
According to the UiPath documentation, the Classify stage of the Document Understanding Framework is used to automatically determine what document types are found within a digitized file. The document types are defined in the project taxonomy, which is a collection of all the labels and fields applied to the documents in a dataset. The Classify stage uses one or more classifiers, which are algorithms that assign document types to files based on their content and structure. The classifiers can be configured and executed using the Classify Document Scope activity, which also allows for document type filtering, taxonomy mapping, and minimum confidence threshold settings. The Classify stage outputs the classification information in a unified manner, irrespective of the source of classification. The documents that are classified are then sent to the next stage of the framework, which is Data Extraction. The documents that are not classified or skipped are either excluded from further processing or sent to Action Center for human validation and correction.
References:
Document Understanding - Document Classification Overview
Document Understanding - Introduction
Generative Extraction & Classification using Document Understanding in Cross-Platform Projects (Public Preview)

質問 # 39
While training a UiPath Communications Mining model, the Search feature was used to pin a certain label on a few communications. After retraining, the new model version starts to predict the tagged label but infrequently and with low confidence.
According to best practices, what would be the correct next step to improve the model's predictions for the label, in the "Explore" phase of training?

A. Use the "Search" feature to pin the label to more communications.
B. Use the "Rebalance" training mode to pin the label to more communications.
C. Use the "Low confidence" training mode to pin the label to more communications.
D. Use the 'Teach" training mode to pin the label to more communications.

正解：D

解説：
According to the UiPath documentation, the 'Teach' training mode is used to improve the model's predictions for a specific label by pinning it to more communications that match the label's criteria. This helps the model learn from more examples and increase its confidence and accuracy. The 'Teach' mode also allows you to unpin the label from communications that do not match it, which helps the model avoid false positives. The other training modes are not as effective for this purpose, as they either focus on different aspects of the model performance or do not provide enough feedback to the model.
References:
Model training and labelling best practice
Overview of the model training process
Model Training FAQs

質問 # 40
How long does the typical Machine Learning model deployment process take in UiPath AI Center?

A. More than 15 minutes.
B. Between 10 and 15 minutes.
C. Less than 5 minutes.
D. Between 5 and 10 minutes.

正解：B

解説：
The typical machine learning model deployment process in UiPath AI Center usually takes between 10-15 minutes1. This process involves wrapping the model in UiPath's serving framework and deploying it within a namespace on AI Fabric's Kubernetes cluster that is only accessible by your tenant1. Please note that the actual time may vary depending on the complexity of the model and other factors.
AI Center - Managing ML Skills (uipath.com)

質問 # 41
What is the correct order of recommended steps when introducing new labels into a mature taxonomy?
Instructions: Drag the steps found on the "Left" and drop them on the "Right" in the correct order.

正解：

解説：

Explanation:
A screenshot of a computer AI-generated content may be incorrect.

Create the new label by assigning it at least once. This is the initial step to introduce a new category or classification within your data taxonomy.
Search for instances in the reviewed data where the new label should have been assigned, and apply the label accordingly. This step is crucial for maintaining consistency across your data set.
Use 'Missed Label' to find all additional missing examples in the reviewed data. This action helps in identifying and rectifying any instances that may have been overlooked during the initial review.
Check validation to ensure the label is performing as expected, and follow recommended actions if further training is required. Validation is key to assess the accuracy and performance of the new label within the system.

質問 # 42
What is the recommended split of documents for training and evaluation, considering a total of 15 documents per vendor?

A. 12 documents for training the model, and 3 for evaluating the model.
B. 7 documents for training the model, and 8 for evaluating the model.
C. 8 documents for training the model, and 7 for evaluating the model.
D. 10 documents for training the model, and 5 for evaluating the model.

正解：D

解説：
When you create a training dataset for document classification or data extraction, you need to split your documents into two subsets: one for training the model and one for evaluating the model. Thetraining subset is used to teach the model how to recognize the patterns and features of your document types and fields. The evaluation subset is used to measure the performance and accuracy of the model on unseen data. The evaluation subset should not be used for training, as this would bias the model and overfit it to the data1.
The recommended split of documents for training and evaluation depends on the size and diversity of your data. However, a general guideline is to use a 70/30 or 80/20 ratio, where 70% or 80% of the documents are used for training and 30% or 20% are used for evaluation. This ensures that the model has enough data to learn from and enough data to test on. For example, if you have 15 documents per vendor, you can use 10 documents for training and 5 documents for evaluation. This would give you a 67/33 split, which is close to the 70/30 ratio. You can also use the Data Manager tool to create and manage your training and evaluation datasets2.
References: 1: Document Understanding - Training High Performing Models 2: Data Manager - Creating a Dataset

質問 # 43
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