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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

• 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 3

• 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。

トピック 4

• 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 5

• 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 6

• 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 7

• 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 8

• 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。

トピック 9

• 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。

トピック 10

• 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。

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

• 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 13

• 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。

トピック 14

• 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。

トピック 15

• 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 16

• 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。

トピック 17

• 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 18

• 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 19

• 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 20

• 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 21

• 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。

トピック 22

• 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。

 

UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10) 認定 UiPath-SAIAv1 試験問題 (Q138-Q143):

質問 # 138
Which of the following scenarios is a good candidate for using Document Understanding Cloud APIs with synchronous calls?

• A. You need to process documents larger than five pages.
• B. You have a large dataset that needs long-term processing.
• C. You need to handle multiple operations simultaneously, allowing for concurrent processing and avoiding idle time.
• D. You need real-time interaction and you are only processing documents with maximum five pages.

正解：D

解説：
The synchronous API calls for UiPath Document Understanding Cloud are ideal when you need real-time interaction and fast feedback, such as when processing small documents (with up to five pages). This approach is beneficial in use cases requiring low latency, but it is less suitable for large datasets or documents due to limitations in speed and page count

 

質問 # 139
Which validation checks are performed for ML packages uploaded with the Enable Training option inactive?

• A. Existence of a requirements.txt file, and main.py file which implements a class Main. The class is further validated lo implement an__init__and a predict function.
• B. Existence of a non-empty root folder, requirements.txt file, and train.py file in the root folder which implements a class Main. The class is further validated to implement an__init_function.
• C. Existence of a non-empty root folder, requlrements.txt file, and main.py file in the root folder which implements a class Main. The class is further validated to implement an__init and a predict function.
• D. Existence of a non-empty root folder, main.py file in the root folder which implements a dass Main.
  The class is further validated to implement an__init__and a predict function.

正解：C

解説：
When uploading an ML package in UiPath AI Center with the Enable Training option inactive, several validation checks are performed:
There must be a non-empty root folder.
A requirements.txt file must be present to define dependencies.
A main.py file should be in the root folder, which implements a class Main.
The class must implement the necessary methods, such as __init__ and predict.
For more details, refer to:
UiPath AI Center Documentation: ML Package Validation

 

質問 # 140
What is the default visibility of an ML skill?

• A. An ML skill is by default public and can be made private.
• B. An ML skill is by default private and can't be made public.
• C. An ML skill is by default public and can't be made private.
• D. An ML skill is by default private and can be made public.

正解：D

解説：
An ML skill is a consumer-ready, live deployment of an ML or OS package that can be used in RPA workflows. By default, an ML skill is private, which means it can only be accessed by the users who have the permission to view and manage the project that contains the skill. However, an ML skill can be made public by enabling the Public Skill option in the ML Skill Details page. This will generate a public URL and an API key for the skill, which can be used to access the skill from any external system or application12.
References: 1: AI Center - About ML Skills 2: Make ML Skills and Datasets public via URL + API Key - Preview

 

質問 # 141
What are the languages supported by the generic Document Understanding ML Package?

• A. Languages using the Greek left-to-right alphabet. Japanese, and Chinese.
• B. Languages using the Latin alphabet (like Italian, French. Portuguese. Spanish, and Romanian), and the Greek left-to-right alphabet.
• C. Languages using the Cyrillic alphabet, the Greek left-to-right alphabet, and Chinese.
• D. Languages using the Latin alphabet, the Cyrillic alphabet, the Greek left-to-right alphabet. Japanese, and Chinese.

正解：D

解説：
According to the UiPath documentation1, the generic Document Understanding ML Package supports data extraction from any type of structured or semi-structured documents, building an ML model from scratch. The supported languages for this package are Latin-based languages, Cyrillic languages, Greek left-to-right, and Japanese (Preview). Additionally, the documentation23 also mentions that the package can support Chinese with the use of an OCR that supports that language. Therefore, the correct answer is D.
References: Document Understanding - Supported Languages, Document Understanding - ML Packages, Document Understanding - ML Packages.

 

質問 # 142
Which Source Control Plugins can be connected at the same time?

• A. GIT, TFS, Azure DevOps
• B. GIT, TFS
• C. You cannot connect to multiple plugins at the same time.
• D. GIT, SVN, TFS

正解：C

解説：
UiPath Studio does not allow connecting to multiple source control plugins at the same time. A single version control system (e.g., GIT, TFS, SVN) can be used per project to manage code versions.
Reference: UiPath Source Control

 

質問 # 143
......

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