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PDF Demo100% Garantie für den Erfolg von der Prüfung HCIP-AI-EI Developer V2.0
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Huawei H13-321_V2.0-ENU Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Theorie und Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache | 10% | - Textklassifizierung, NER und maschinelle Übersetzung - Wortdarstellung und Einbettung - BERT, GPT und vortrainierte Modelle - Architektur von RNN, LSTM, GRU und Transformer |
| Thema 2: Theorie und Anwendungen der Bildverarbeitung | 26% | - Faltungsneuronale Netze (CNN) - OCR und Entwicklung visueller Anwendungen - Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung - Grundlagen der Bildverarbeitung |
| Thema 3: Leitfaden für das Praktikum zur Sprachverarbeitung | 12% | - Huawei Cloud Dienst zur Sprachinteraktion - Bereitstellung von Sprachanwendungen auf ModelArts - Entwicklung von ASR- und TTS-Diensten |
| Thema 4: Grundlagen neuronaler Netze | 4% | - Grundlegende Konzepte neuronaler Netze - Mehrschichtiges Perzeptron (MLP) - Gradientenabstieg und Rückpropagierung - Aktivierungsfunktionen und Regularisierung |
| Thema 5: Huawei KI-Strategie und ganzheitliches, szenarienübergreifendes KI-Portfolio | 2% | - Huawei Strategie zur KI-Entwicklung - Ganzheitliche und szenarienübergreifende Ausrichtung der KI-Technologie |
| Thema 6: Leitfaden für das Praktikum zur Bildverarbeitung | 12% | - Bereitstellung auf Basis von Ascend - Bildklassifizierung auf Basis von ModelArts - Praxis der Objekterkennung und Segmentierung |
| Thema 7: Theorie und Anwendungen der Sprachverarbeitung | 10% | - Akustische Modelle und Sprachmodelle - Technologie zur Sprachsynthese (TTS) - Automatische Spracherkennung (ASR) - Eigenschaften und Verarbeitung von Sprachsignalen |
| Thema 8: Überblick über ModelArts | 4% | - Funktionen zur Datenverarbeitung, zum Training und zur Bereitstellung - Positionierung und Architektur der Plattform ModelArts - Entwicklungsumgebung und Nutzung von Werkzeugen |
| Thema 9: Leitfaden für das Praktikum zur Verarbeitung natürlicher Sprache | 10% | - Training und Optimierung von NLP-Modellen auf ModelArts - Integration und Bereitstellung von Anwendungen - Umsetzung von Textklassifizierung und NER |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Which of the following scenarios can text recognition technology be applied to? (Multiple choice)
A) ID card recognition
B) Invoice Identification
C) Posture recognition (generally refers to human posture)
D) Expression recognition (face recognition)
2. Transfer learning is a machine learning method in which a pre-trained model is reused in another task.
A) True
B) False
3. The processing effect of bilinear interpolation is smoother than that of nearest neighbor interpolation.
A) True
B) False
4. A histogram is a graph with grayscale as the horizontal axis and grayscale frequency as the vertical axis.
A) True
B) False
5. Which of the following operations can be used for image data enhancement? (Multiple choice)
A) Cut
B) Contrast Adjustment
C) Channel Changes
D) Affine transformation
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A,B | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: A | 5. Frage Antwort: A,B,C,D |
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