考試編碼： CPMAI_v7
考試名稱： Cognitive Project Management in AI CPMAI v7 - Training & Certification Exam
認證提供商： PMI
相應認證： CPMAI

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最近更新時間：2026-06-08

問題數量：102 題

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CPMAI_v7 電子檔(PDF)

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CPMAI_v7 軟體版

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增加考試信心，增强记忆力
支持所有Windows操作系統
兩種练习模式随意使用
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軟體版屏幕截圖
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CPMAI_v7 線上測試引擎

網上模擬真實考試，方便，易用
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支持所有的Web瀏覽器
支持離線緩存
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支持Windows / Mac / Android / iOS等
試用線上測試引擎
問題數量： 102
最近更新時間： 2026-06-08
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PMI CPMAI_v7 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	AI Fundamentals: This section measures the abilities of a Project Manager and explores foundational AI concepts, including its definition, links to human cognition, and differences across AGI, Strong, Weak, and Narrow AI. It includes understanding the Turing Test and cognitive computing, dispelling myths, and applying augmented intelligence in business contexts. The historical progression of AI, such as AI winters, symbolic logic, expert systems, and fuzzy logic, is examined along with reasons for AI's current prominence and its role in digital transformation. The section continues to assess the identification of suitable AI use cases, understanding limitations, and adoption patterns like conversational AI, speech processing, anomaly detection, RPA, goal-driven systems, and integrated AI solutions.
主題 2	Domain VI Trustworthy AI: This section is designed for the Project Manager and focuses on ethical, responsible, and transparent AI development. It covers building trustworthy systems, dispelling misconceptions, evaluating real-world ethical concerns, defining responsible frameworks, and implementing mitigation tactics for unintended harms. It addresses data privacy, GDPR compliance, protection of PII, anonymization techniques, security against adversarial threats, and monitoring.
主題 3	Data for AI: This domain targets the Data AI Lead and explores the central role of data in AI deployments, including Big Data concepts and unstructured data utility. It defines data governance strategies such as steering, stewardship, lifecycle mapping, lineage tracking, and master data practices.
主題 4	Machine Learning: This section is aimed at the Data AI Lead and addresses practical machine learning applications. It begins with classification, clustering, and reinforcement algorithms, including ensemble methods and evaluation against business needs. Afterwards, it examines neural network architecture design and deep learning implementation across multiple problem types. Generative AI and LLMs follow, covering use-case suitability, limitations, operation explanations, prompt engineering, fine-tuning, and integrating these technologies into augmented intelligence solutions.

參考：https://www.pmi.org/shop/tc/p-/digital-product/cognitive-project-management-in-ai-(cpmai)-v7---training-,-a-,-certification/cpmai-b-01

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