Salesforce AI Associate
問題一覧
1
リードのスコアリング、機会予測、およびケースの分類
2
AI が生成した応答を使用する場合は、適切な同意と透明性を確保します。
3
ボット
4
顧客、パートナー、社会に対する自分の行動に責任を持つ
5
より多くの情報に基づいたバランスの取れた意思決定につながります
6
収益の損失、顧客サービスの低下、風評被害
7
AI 予測のベンチマークを提供します
8
包括性
9
高品質のデータは、Al 主導の意思決定の信頼性と信頼性を向上させ、ユーザー間の信頼を促進します。
10
倫理的な AI プロセス成熟度モデル
11
必要なデータ ポイントがすべてデータセット内に存在する度合い
12
AI システムによってデータのバイアスが誤って学習され、増幅される可能性があります。
13
Salesforce に適用できるさまざまなタイプの AI
14
Einstein リードスコアリングとケース分類
15
AI モデルは、偏った結果や誤った結果を生成する可能性があります。
16
検証ルール
17
生成 AI は既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測 AI は既存のデータを分析します。
18
通話の概要を提供します
19
パーソナライズされたメールを作成する
20
自然言語処理
21
指定された入力に対する新しいオリジナルの出力を予測します。
22
データの可用性を決定します。
23
データ品質が低い
24
顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなります。
25
AppExchange のデータ品質アプリを活用する
26
ボット
27
データは特定の人口統計またはソースに偏っています。
28
確認
29
Salesforce で使用されるデータ モデル
30
顧客の信頼と満足度の向上
31
有害なバイアスを発見した後の AI 機能の起動
32
人口統計データ
33
Al モデルがどのように意思決定を行うかを説明します。
34
一貫性
35
社会
36
一貫性
37
偏見と軽減の可能性
38
アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行います
39
AI への依存が生じ、批判的思考や監視が低下する可能性があります。
40
重複管理
41
モデルの精度
42
Salesforce の信頼できる AI 原則を実装します。
43
正確さ、完全性、一貫性
44
カスタマー サポート ケースの分類と追跡、トピックの特定、ケース解決の要約により、ケース管理を合理化します。
45
予測スコアリング、予測、推奨事項
46
自然言語処理
47
差別的な融資慣行を防ぐために、機密変数とそのプロキシにフラグを立てます。
48
AI データの正確な洞察を作成するには、データ品質が必要です。
49
商談スコアリング、リード スコアリング、アカウント インサイト
50
信頼性
51
データセットのサイズ
52
顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなります。
53
選択リスト
54
ニューラル ネットワーク
55
ビジネス目標を特定します。
56
社会
57
重複
58
CRM システムにおける倫理的課題
59
多様なデータセットを使用したモデルのテスト
60
テキスト
61
予測の理論的根拠の説明と、モデルの作成方法を説明するモデル カード
62
重複
63
組織全体のレコードに対して、命名規則またはユーザーが選択可能な値の事前定義されたリストを実装します。
64
一貫性
65
ユーザーがあらゆるスキル レベルを解除して、コードではなくクリックだけで AI アプリケーションを構築できるようにします。
66
人間の言語を理解して生成する
67
Al の決定とアクションの明確でわかりやすい説明
68
Salesforce AI モデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割
69
製品の精度
70
顧客データの同意設定を追跡します。
71
視点と母集団を過小評価するデータセットの使用
72
さまざまなトレーニング データをインポートします。
73
生成
74
AI の倫理的かつ責任ある使用のガイド
75
不足しているリード情報を確認して更新します。
76
財務状況
77
製品推奨の正確性が妨げられます。
78
モデルの使用方法に適した多様で代表的なデータセットを使用してテストします。
79
医療予測と診断の精度と信頼性の向上
80
性別
81
ユーザーの同意が得られない場合、AI はプライバシーを侵害します。
82
法律および規制の遵守を確保します。
83
リードソーリングと機会予測
Salesforce Associate
Salesforce Associate
増岡美貴 · 97問 · 2年前Salesforce Associate
Salesforce Associate
97問 • 2年前Salesforce Administrator①
Salesforce Administrator①
増岡美貴 · 100問 · 2年前Salesforce Administrator①
Salesforce Administrator①
100問 • 2年前Salesforce Administrator②
Salesforce Administrator②
増岡美貴 · 80問 · 2年前Salesforce Administrator②
Salesforce Administrator②
80問 • 2年前Salesforce Administrator③
Salesforce Administrator③
増岡美貴 · 60問 · 2年前Salesforce Administrator③
Salesforce Administrator③
60問 • 2年前Salesforce Administrator④
Salesforce Administrator④
増岡美貴 · 83問 · 2年前Salesforce Administrator④
Salesforce Administrator④
83問 • 2年前Salesforce Administrator⑤
Salesforce Administrator⑤
増岡美貴 · 90問 · 2年前Salesforce Administrator⑤
Salesforce Administrator⑤
90問 • 2年前Salesforce AI Associate-2
Salesforce AI Associate-2
増岡美貴 · 100問 · 1年前Salesforce AI Associate-2
Salesforce AI Associate-2
100問 • 1年前問題一覧
1
リードのスコアリング、機会予測、およびケースの分類
2
AI が生成した応答を使用する場合は、適切な同意と透明性を確保します。
3
ボット
4
顧客、パートナー、社会に対する自分の行動に責任を持つ
5
より多くの情報に基づいたバランスの取れた意思決定につながります
6
収益の損失、顧客サービスの低下、風評被害
7
AI 予測のベンチマークを提供します
8
包括性
9
高品質のデータは、Al 主導の意思決定の信頼性と信頼性を向上させ、ユーザー間の信頼を促進します。
10
倫理的な AI プロセス成熟度モデル
11
必要なデータ ポイントがすべてデータセット内に存在する度合い
12
AI システムによってデータのバイアスが誤って学習され、増幅される可能性があります。
13
Salesforce に適用できるさまざまなタイプの AI
14
Einstein リードスコアリングとケース分類
15
AI モデルは、偏った結果や誤った結果を生成する可能性があります。
16
検証ルール
17
生成 AI は既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測 AI は既存のデータを分析します。
18
通話の概要を提供します
19
パーソナライズされたメールを作成する
20
自然言語処理
21
指定された入力に対する新しいオリジナルの出力を予測します。
22
データの可用性を決定します。
23
データ品質が低い
24
顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなります。
25
AppExchange のデータ品質アプリを活用する
26
ボット
27
データは特定の人口統計またはソースに偏っています。
28
確認
29
Salesforce で使用されるデータ モデル
30
顧客の信頼と満足度の向上
31
有害なバイアスを発見した後の AI 機能の起動
32
人口統計データ
33
Al モデルがどのように意思決定を行うかを説明します。
34
一貫性
35
社会
36
一貫性
37
偏見と軽減の可能性
38
アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行います
39
AI への依存が生じ、批判的思考や監視が低下する可能性があります。
40
重複管理
41
モデルの精度
42
Salesforce の信頼できる AI 原則を実装します。
43
正確さ、完全性、一貫性
44
カスタマー サポート ケースの分類と追跡、トピックの特定、ケース解決の要約により、ケース管理を合理化します。
45
予測スコアリング、予測、推奨事項
46
自然言語処理
47
差別的な融資慣行を防ぐために、機密変数とそのプロキシにフラグを立てます。
48
AI データの正確な洞察を作成するには、データ品質が必要です。
49
商談スコアリング、リード スコアリング、アカウント インサイト
50
信頼性
51
データセットのサイズ
52
顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなります。
53
選択リスト
54
ニューラル ネットワーク
55
ビジネス目標を特定します。
56
社会
57
重複
58
CRM システムにおける倫理的課題
59
多様なデータセットを使用したモデルのテスト
60
テキスト
61
予測の理論的根拠の説明と、モデルの作成方法を説明するモデル カード
62
重複
63
組織全体のレコードに対して、命名規則またはユーザーが選択可能な値の事前定義されたリストを実装します。
64
一貫性
65
ユーザーがあらゆるスキル レベルを解除して、コードではなくクリックだけで AI アプリケーションを構築できるようにします。
66
人間の言語を理解して生成する
67
Al の決定とアクションの明確でわかりやすい説明
68
Salesforce AI モデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割
69
製品の精度
70
顧客データの同意設定を追跡します。
71
視点と母集団を過小評価するデータセットの使用
72
さまざまなトレーニング データをインポートします。
73
生成
74
AI の倫理的かつ責任ある使用のガイド
75
不足しているリード情報を確認して更新します。
76
財務状況
77
製品推奨の正確性が妨げられます。
78
モデルの使用方法に適した多様で代表的なデータセットを使用してテストします。
79
医療予測と診断の精度と信頼性の向上
80
性別
81
ユーザーの同意が得られない場合、AI はプライバシーを侵害します。
82
法律および規制の遵守を確保します。
83
リードソーリングと機会予測