H13-321_V2.5 PDF版
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H13-321_V2.5 ソフト版
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H13-321_V2.5 オンライン版
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Huawei H13-321_V2.5 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| 画像認識アプリケーション開発 | 15% | - 物体検出の実装 - 画像分類モデル - 事前学習済みモデルを用いた転移学習 - 画像セグメンテーション |
| EIモデル開発の基礎 | 15% | - 開発環境の構築 - EIサービスとアーキテクチャ - HiLensフレームワークとスキル - モデル開発プロセス |
| 自然言語処理アプリケーション | 15% | - 固有表現認識 - テキスト分類モデル - テキスト前処理と埋め込み - 言語モデルのファインチューニング |
| ModelArts Pro開発 | 20% | - モデルのデプロイと管理 - AutoMLと自動モデル学習 - ハイパーパラメータ最適化 - 推論サービスの設定 |
| ディープラーニングの基礎 | 15% | - 学習とファインチューニング - ニューラルネットワークの基礎 - 最適化アルゴリズム - CNNとRNNのアーキテクチャ |
| HiLensプラットフォーム開発 | 20% | - スキル開発フレームワーク - リアルタイム推論の最適化 - マルチモーダルデータ処理 - エッジデプロイ戦略 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題:
1. The U-Net uses an upsampling mechanism and has a fully-connected layer.
A) TRUE
B) FALSE
2. The deep neural network (DNN)-hidden Markov model (HMM) does not require the HMM-Gaussian mixture model (GMM) as an auxiliary.
A) TRUE
B) FALSE
3. Vision transformer (ViT) performs well in image classification tasks. Which of the following is the main advantage of ViT?
A) It can process high-resolution images to enhance classification accuracy.
B) It achieves fast convergence without using pre-trained models.
C) It can handle small datasets with minimal labeling required.
D) The self-attention mechanism is used to capture global features of images, improving classification accuracy.
4. Which of the following statements about the levels of natural language understanding are true?
A) Syntactic analysis is to find out the meaning of words, structural meaning, their combined meaning, so as to determine the true meaning or concept expressed by a language.
B) Semantic analysis is to analyze the structure of sentences and phrases to find out the relationship between words and phrases, as well as their functions in sentences.
C) Lexical analysis is to find the lexemes of a word and obtain linguistic information from them.
D) Pragmatic analysis is to study the influence of the language's external environment on the language users.
E) Speech analysis involves distinguishing independent phonemes from a speech stream based on phoneme rules, and then identifying syllables and their lexemes or words according to the phoneme form rules.
5. Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) take into account human auditory characteristics by first mapping the linear spectrum to the Mel nonlinear spectrum based on auditory perception, and then converting it to the cepstral domain.
A) TRUE
B) FALSE
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: B | 質問 # 2 正解: B | 質問 # 3 正解: D | 質問 # 4 正解: C、D、E | 質問 # 5 正解: A |
1243 お客様のコメント最新のコメント 「一部の類似なコメント・古いコメントは隠されています」
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