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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
- 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 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
- 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 4
- 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 5
- 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 6
- 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 7
- 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 8
- 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 9
- 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 10
- 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。
トピック 11
- 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 12
- 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 13
- 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 14
- 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 15
- 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 16
- 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 17
- 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 18
- 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。
UiPath Specialized AI Associate Exam (2023.10) 認定 UiPath-SAIAv1 試験問題 (Q135-Q140):
質問 # 135
What is the difference between the Document Understanding Process and the Document Understanding Framework?
- A. The Document Understanding Process contains the activities that can be used in a Library, while the Document Understanding Framework is the template that can be found in Studio.
- B. The Document Understanding Framework contains the activities that can be used in a Library, while the Document Understanding Process is the template that can be found in Studio.
- C. The Document Understanding Process contains the activities that can be used in a Process, while the Document Understanding Framework is the template that can be found in Studio.
- D. The Document Understanding Framework contains the activities that can be used in a Process, while the Document Understanding Process is the template that can be found in Studio.
正解：C
解説：
According to the UiPath documentation portal1, the Document Understanding Process is a fully functional UiPath Studio project template based on a document processing flowchart. It provides logging, exception handling, retry mechanisms, and all the methods that should be used in aDocument Understanding workflow, out of the box. The Document Understanding Process is preconfigured with a series of basic document types in a taxonomy, a classifier configured to distinguish between these classes, and extractors to showcase how to use the Data Extraction capabilities of the framework. It is meant to be used as a best practice example that can be adapted to your needs while displaying how to configure each of its components1. The Document Understanding Framework, on the other hand, is a set of activities that can be used to build custom document processing workflows. The framework facilitates the processing of incoming files, from file digitization to extracted data validation, all in an open, extensible, and versatile environment. The framework enables you to combine different approaches to extract information from multiple document types. The framework consists of several components, such as Taxonomy, Digitization, Classification, Data Extraction, Data Validation, and Data Consumption2. Therefore, option D is the correct answer, as it describes the difference between the Document Understanding Process and the Document Understanding Framework.
References: 1 Document Understanding Process: Studio Template 2 Document Understanding - Introduction
質問 # 136
Given the following scenario:
* You have a trained version of the Document Understanding Model with 1000 pages called v22.10.0.1.
* You have an evaluation dataset of 100 pages that gave a score of 0.72 for v22.10.0.1.
* The business team labeled 800 pages and they ask for an increment of the Model that would contain all
1000+800 pages.
What is the first recommended pipeline run configuration to create the new version?
- A. Pipeline type: FullPackage Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 1 Input Dataset: 800 pages Evaluation Dataset: 100 pages
- B. Pipeline type: Training Package Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 1 Input Dataset:
1000+800 Evaluation Dataset: N/A - C. Pipeline type: Full Package Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 0 Input Dataset:
1000+800 pages Evaluation Dataset: 100 pages - D. Pipeline type: EvaluatePackage Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 0 Input Dataset:
1000+800 pages Evaluation Dataset: 100 pages
正解：C
解説：
The correct pipeline configuration for creating a new model version that includes both the initial 1000 pages and the newly labeled 800 pages is to run a Full pipeline. This ensures that the model is fully retrained with all available data (1800 pages in total). The evaluation dataset should remain the 100 pages to gauge the model's performance after retraining. This approach maximizes the model's learning by incorporating all labeled data while allowing for evaluation against a known dataset.
質問 # 137
What is the main purpose of the Document Understanding Process template in UiPath Studio?
- A. To eliminate the need for exception handling in workflows.
- B. To integrate with other connected automations seamlessly.
- C. To create custom workflows from scratch.
- D. To offer a fully functional document processing tool that is easy to use and execute.
正解：D
解説：
The main purpose of the Document Understanding Process template in UiPath Studio is to provide users with a ready-to-use document processing framework. It is designed to simplify the development of document understanding automations by offering out-of-the-box features like logging, exception handling, and retry mechanisms. This template allows developers to quickly start working on both simple demos and large-scale document processing projects without needing to build everything from scratch. It is equipped with key components such as classifiers and extractors to streamline document classification and data extraction workflows
質問 # 138
Which of the following time periods can be selected when viewing Trends in UiPath Communications Mining?
Which of the following time periods can be selected when viewing Trends in UiPath Communications Mining?
- A. Daily, Monthly, Quarterly, Yearly.
- B. Daily, Weekly, Monthly, Yearly.
- C. Daily, Bi-weekly, Quarterly, Yearly.
- D. Daily, Bi-weekly, Monthly, Yearly.
正解：B
解説：
According to the UiPath Communications Mining documentation, the Trends tab in the Reports page displays charts for verbatim volume, label volume, and sentiment over a selected time period. Users can choose the time period for the data in the filter bar, and the time sequencing of the chart (i.e. daily, weekly, etc.) in the top right dropdown menu. The available options for the time sequencing are Daily, Weekly, Monthly, and Yearly. These options allow users to see how the trends change over different time intervals and identify patterns or anomalies.
References:
Communications Mining - Using Reports
Communications Mining - Trends
質問 # 139
While creating a process automation pipeline, what process attribute should be avoided to ensure there are minimal or no automation maintenance requirements?
- A. The process is prone to human error
- B. High process run time
- C. The process requires exception handling
- D. Frequent business logic change
正解：D
解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
Processes that undergofrequent business logic changesrequire frequent updates to automation scripts, resulting inhigh maintenance effortand potential breakdowns in unattended execution.
* Stable, rules-based processes are preferred for long-term, low-maintenance automation.
* UiPath Academy Reference:RPA Developer Foundation - "Process Assessment and Selection" Module
質問 # 140
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