Huawei H13-331_V1.0 試験概要:
| 認定ベンダー: | Huawei |
| 試験名: | HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0 |
| 試験番号: | H13-331_V1.0 |
| 試験形式: | 単一選択問題, 複数選択問題, 正誤判定問題, ドラッグアンドドロップ問題, 穴埋め問題 |
| 合格点: | 600/1000 |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 受験料: | 300 USD |
| 出題数: | 60~70問 |
| 関連資格: | HCIA-AI HCIE-AI |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 対応言語: | 英語, 中国語 |
| 推奨トレーニング: | Huawei 公式トレーニング MindSpore 公式チュートリアル |
| 受験申し込み: | Huawei Talent Online Pearson VUE |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験、または認定試験会場での受験が可能 |
| 前提条件: | 受験に必須の前提条件はなし。HCIA-AI相当の知識を習得していることが推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://e.huawei.com/en/talent/certification |
Huawei H13-331_V1.0 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| ニューラルネットワークの基礎 | 18% | - 回帰型ニューラルネットワーク(RNN) - ニューラルネットワークの基本概念 - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) - 敵対的生成ネットワーク(GAN) |
| MindSporeの機能と活用方法 | 24% | - データの前処理と読み込み - 計算グラフと自動微分 - モデルの保存と読み込み - モデルの構築と学習の流れ |
| MindSporeの概要とAPIの詳細 | 18% | - 主要APIとその使用方法 - AIフレームワークの開発動向と課題 - MindSpore Liteのアーキテクチャと特徴 - MindSporeのアーキテクチャと主な機能 |
| モデルの移行と分散学習 | 20% | - 分散学習の原理と設定方法 - 他フレームワークからのモデル移行 - パフォーマンス最適化の手法 |
| 推論と実環境への導入 | 12% | - クラウド環境での推論導入 - MindSpore Liteによるエッジ・デバイス環境への導入 - モデルの変換と最適化 |
| アプリケーション開発 | 8% | - 自然言語処理系アプリケーション - 画像処理系アプリケーション |
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