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認定試験の受験料は決して安くなく、再受験となれば費用も時間もかさみます。JPNTestの1Z0-1127-25問題集でOracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professionalの出題形式に慣れておけば、本番で力を発揮しやすくなります。90の問題を繰り返し解いて、万全の状態で試験に臨みましょう。
Oracle 1Z0-1127-25 試験概要:
| 認定ベンダー: | Oracle |
|---|---|
| 試験名: | Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional |
| 試験番号: | 1Z0-1127-25 |
| 試験形式: | Multiple Choice |
| 認定の有効期間: | 2026年5月29日まで。Oracle Cloud再認定方針に基づく |
| 合格点: | 68% |
| 出題数: | 50 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 受験料: | USD $245 |
| 関連資格: | Oracle Cloud Infrastructure Certifications |
| 対応言語: | English |
| 推奨トレーニング: | Become an OCI Generative AI Professional (2025) |
| 受験申し込み: | Oracle Universityでの登録 |
| サンプル問題: | Oracle 1Z0-1127-25 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き試験または認定試験会場での受験 |
| 前提条件: | 必須の受験資格はなし。推奨される前提知識：機械学習、深層学習、Python、OCIの基礎的な知識 |
| 公式シラバスのURL: | https://education.oracle.com/pexam_1Z0-1127-25 |
Oracle 1Z0-1127-25 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| OCI上でのGenerative AIソリューション | 10% | - パフォーマンスの最適化とコスト管理 - エンドツーエンドのGenerative AIソリューションの設計とデプロイ |
| 検索拡張生成（RAG）の実装 | 20% | - RAGの処理フローに関する概念と構成要素 - Oracle Database 23aiおよびLangChainとの統合 - ドキュメント処理：分割、埋め込み、保存 - 類似度検索と応答の生成 |
| 大規模言語モデル（LLM）の基礎 | 25% | - LLMの基礎とアーキテクチャ - コードモデル、マルチモーダルLLM、言語エージェント - プロンプトエンジニアリングの原則と手法 - ファインチューニングの概念と方法 |
| 対話型アプリケーションの構築 | 15% | - OCI Generative AI RAG Agents Serviceの活用 - LLMアプリケーションのトレース、評価、デプロイ - LangChainフレームワークを用いたチャットボットの構築 |
| OCI Generative AI Serviceの詳細解説 | 30% | - モデル推論と専用AIクラスター - 事前学習済み基盤モデル：生成、要約、埋め込み - T-Few手法を含む柔軟なファインチューニング - Generative AIのセキュリティアーキテクチャとコンプライアンス |
Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI ProfessionalのQ&A
「1Z0-1127-25」は、Oracleが実施する「Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional」の試験コードです。この試験に合格すると、「Oracle Cloud Infrastructure 2025 Certified Generative AI Professional」の認定を取得できます。認定レベルはProfessionalに位置づけられています。関連する認定としては、Oracle Cloud Infrastructure Certificationsなどが挙げられます。JPNTestでは、1Z0-1127-25試験対策として90の練習問題をご用意しています。
1Z0-1127-25試験の出題数は50、制限時間は90 分です。限られた時間内で全問に取り組む必要があるため、1問にかけられる時間を常に意識し、難しい問題に長く留まりすぎないペース配分が求められます。本番で時間不足に慌てないよう、JPNTestのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験に挑戦し、時間配分の感覚を体に覚えさせておくことをおすすめします。
1Z0-1127-25試験の合格ラインは68%、受験料はUSD $245です。万が一不合格だった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、費用面の負担も無視できません。受験前にJPNTestの90の練習問題で模擬試験に取り組み、安定して合格ラインを超えられることを確認してから本番に臨むと安心です。
必須の受験資格はなし。推奨される前提知識：機械学習、深層学習、Python、OCIの基礎的な知識
受験条件は変更される場合があります。最新かつ正確な情報は、Oracleの公式ページで必ずご確認ください。
Oracleでは1Z0-1127-25試験向けに、以下の公式トレーニングを用意しています。
公式トレーニングで知識の土台を固めたうえで、JPNTestの90の練習問題に取り組めば、理解度の確認と弱点の洗い出しを効率よく進められます。
はい、ご購入前にJPNTestの1Z0-1127-25問題集の無料サンプル（PDFデモ）をダウンロードして、問題の品質や形式をご確認いただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付帯し、更新期間の終了後も50%割引で継続更新をご利用いただけるため、常に最新の出題傾向に沿った内容で学習を続けられます。
JPNTestでは「返金保証」制度をご用意しています。ご購入後60日以内に1Z0-1127-25試験を受験して不合格となった場合、全額返金をご申請いただけます。なお、ご購入後3日以内の受験や、ダウンロード後に実際の受験をしていない場合、無料資料や期限切れのご注文は対象外となり、受験者氏名とお支払い者氏名が一致している必要があります。ご申請の際は、受験票（enrollment slip）の写しと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内にご提出いただき、受理後7日以内に手続きが完了します。返金をご希望でない場合は、同等価値の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、元の製品の更新サービスを継続する選択肢もございます。
また、ご購入いただいた製品はお支払い完了後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間以内に届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
1Z0-1127-25試験の出題範囲は、全部で5分野で構成されています。主な分野としては、「対話型アプリケーションの構築」（15%）、「OCI上でのGenerative AIソリューション」（10%）、「OCI Generative AI Serviceの詳細解説」（30%）などが挙げられます。各分野の詳細なトピックと配点は、上記の試験大綱をご確認ください。JPNTestの1Z0-1127-25練習問題は、これらの出題分野を幅広くカバーしています。
Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題：
問題 #1
Which statement is true about the "Top p" parameter of the OCI Generative AI Generation models?
A. "Top p" limits token selection based on the sum of their probabilities.
B. "Top p" determines the maximum number of tokens per response.
C. "Top p" assigns penalties to frequently occurring tokens.
D. "Top p" selects tokens from the "Top k" tokens sorted by probability.
問題 #2
In which scenario is soft prompting appropriate compared to other training styles?
A. When the model requires continued pretraining on unlabeled data
B. When there is a significant amount of labeled, task-specific data available
C. When the model needs to be adapted to perform well in a domain on which it was not originally trained
D. When there is a need to add learnable parameters to a Large Language Model (LLM) without task-specific training
問題 #3
Accuracy in vector databases contributes to the effectiveness of Large Language Models (LLMs) by preserving a specific type of relationship. What is the nature of these relationships, and why arethey crucial for language models?
A. Linear relationships; they simplify the modeling process
B. Semantic relationships; crucial for understanding context and generating precise language
C. Hierarchical relationships; important for structuring database queries
D. Temporal relationships; necessary for predicting future linguistic trends
問題 #4
What is the characteristic of T-Few fine-tuning for Large Language Models (LLMs)?
A. It selectively updates only a fraction of weights to reduce computational load and avoid overfitting.
B. It increases the training time as compared to Vanilla fine-tuning.
C. It updates all the weights of the model uniformly.
D. It selectively updates only a fraction of weights to reduce the number of parameters.
問題 #5
What is the primary purpose of LangSmith Tracing?
A. To generate test cases for language models
B. To monitor the performance of language models
C. To debug issues in language model outputs
D. To analyze the reasoning process of language models
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： D | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： C |
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