弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
ShikenPASSはどんな学習資料を提供していますか？
テストエンジン：UiPath-AAPv1試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。
あなたはUiPath-AAPv1学習資料の更新をどのぐらいでリリースしていますか？
すべての学習資料は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じて試験内容をアップグレードします。
割引はありますか？
我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。
返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？
はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。
購入後、どれくらいUiPath-AAPv1学習資料を入手できますか？
あなたは5-10分以内にUiPath UiPath-AAPv1学習資料を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後に学習資料を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。
あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？
あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、UiPath UiPath-AAPv1テスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。
UiPath-AAPv1テストエンジンはどのシステムに適用しますか？
オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやOpenOffice、Foxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。
更新されたUiPath-AAPv1学習資料を得ることができ、取得方法？
はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新された学習資料をあなたのメールボックスに自動的に送ります。
UiPath UiPath-AAPv1 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: プロンプトエンジニアリング | - 明確性、具体性、簡潔さの適用 - プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス - 評価フィードバックに基づくプロンプトの反復的な洗練 - 単純なタスクに向けたゼロショットプロンプトの作成 - コンテキスト、指示、出力形式、制約の包含 - 構造化されたフューショットプロンプトの設計 |
| トピック 2: UiPathプラットフォームのコンポーネントと統合 | - トレースと評価を使用したツール実行のトラブルシューティング - Data Fabric統合 - MCPアセットのエージェントツールとしての統合 - エージェントツールガードレールの適用 - Studio Webでのエージェントツールの作成 - ツールの入力および出力スキーマの設計 - コネクタアクションのエージェントプロンプトへのマッピング - APIワークフローの構築と、再利用可能なエージェントツールとしての公開 - Studio WebでのRun Jobの使用 - 既存のエージェントを新しいエージェント内で再利用する - Integration Serviceを通じた接続の作成 |
| トピック 3: Agentic AIおよびエージェント型オートメーションの概念 | - エージェントの定義と、生成AIおよびAgentic AIの違い - インテリジェントな意思決定、適応性、目標指向の実行、マルチタスク連携など、エージェント型オートメーションのベストプラクティス - ロボット、エージェント、人間の間におけるエージェントオーケストレーションとコラボレーション |
| トピック 4: エージェント管理 | - エージェントツールとContext Groundingのシミュレーション - エージェントの使用状況、ユニット消費量、インシデントの監視 - エージェントスコアを使用したパフォーマンスの追跡 - ガバナンスポリシーを適用してエージェント機能を有効化、無効化、制御する - テナント、グループ、ユーザーレベルでのポリシーの割り当て - 実行トレースを分析してエージェントの動作を理解する - エージェントの構築、公開、デプロイに関するベストプラクティス |
| トピック 5: Conversational Agents | - Conversational Agents |
| トピック 6: Coded Agents | - Coded Agents |
| トピック 7: UI Agent | - UI Agent (ScreenPlay) |
| トピック 8: AI Trust Layer | - カスタムテナントのLLMゲートウェイとしての使用 - 監査ログと使用状況サマリーの使用 - 転送中における個人特定情報（PII）のマスキング |
| トピック 9: Context Grounding | - Context Groundingのソースと構成オプション - 取り込み（インジェクション）と取得（リトリーバル）の方法 - Context Groundingインデックスを使用した、エージェントメモリ用の関連情報の保存と取得 - インデックスクエリとジョブの監視 - コンテキストエンジニアリングのベストプラクティス - インデックス更新戦略の実装 - 精度と関連性を高めるためのしきい値と結果制限の設定 - Context Groundingの概念と実装 |
| トピック 10: エスカレーション | - Human-in-the-loopのエスカレーションに向けたUiPath Action Appsの構成 - エスカレーションロジックの定義 - Human-in-the-loopの概念と人間の監視の重要性 |
| トピック 11: エージェントのディスカバリーとブループリントの設計 | - 実現可能性とインパクトに基づく自動化機会の優先順位付け - ビジネスプロセスのステップのエージェントタスクへのマッピング - システムプロンプトとユーザープロンプトの違い - トリガー、インストラクション、コンテキスト、Human-in-the-loop（ヒューマンインザループ）の要件、ツールを使用したエージェントストーリーの設計 - ビジネスプロセスにおけるエージェント型オートメーションの機会の評価 - エージェントの目標と評価基準の定義 - コンテキストソースとグラウンディング戦略のマッピング - エージェントの目的に適したツールの選定 |
| トピック 12: UiPath Maestroによるエージェントオーケストレーション | - 非同期のエージェント完了イベントとコールバックの処理 - プロセス内での複数のエージェントのチェーニング（連鎖） - Service Tasksを構成して、Orchestratorから自動化ワークフローを呼び出す - ユーザータスクの動的な担当者、SLA、および期限切れルールの構成 - ユーザー入力をキャプチャし、プロセスに構造化データを返す - Integration ServiceコネクタおよびウェブフックでSendおよびReceiveタスクを使用する - Maestroのベストプラクティス - 式エディタとスクリプトを使用したデータ変換と条件付きルーティングの実行 - BPMNを使用してビジネスプロセスをモデル化し、ロボット、エージェント、人間にタスクを割り当てる - Maestroタスクとエージェント間での入力および出力パラメータのマッピング - エスカレーションに向けたAction AppsフォームによるUser Tasksの構成 - APIワークフローの定義と使用 - Service Tasksを構成して、Start and wait for agentを使用してエージェントを呼び出す - インスタンス管理 - Maestroの制御フロー - グローバル、ローカル、およびタスク固有のプロセス変数の定義 |
| トピック 13: エージェントの評価 | - 現実世界の複雑さを反映した評価データセットの設計 - エッジケースと失敗シナリオの特定 - 評価スコアの解釈 - 評価セットの実行と、精度および信頼性の分析 - ユースケースに応じた厳格または柔軟なアサーションの選定 - 評価の失敗を分析し、根本原因とエラーパターンを特定する - 決定的（deterministic）評価とモデル評価（model-graded）の違い - エージェントのパフォーマンスを反復的に改善する - 決定的アサーションとモデル評価アサーションの選定 - 評価の概念と、エージェントの信頼性におけるその役割 - 評価結果を使用したプロンプトの最適化 - 多様なシナリオに対する入出力ペアの作成 - 実行トレースを使用した失敗した評価のトラブルシューティング |
| トピック 14: Autopilot for Everyone | - Autopilot for Everyoneを使用するタイミングの判断 - 特殊なAutopilotの使用 |
－Toyohara
