行き届いたサービス
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本当問題の最も賢明な選択
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豊富な内容と1年間の無料アップデート
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Huawei H13-324_V2.0 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| CANN - 推論アプリケーションの開発手順 | 8% | - アプリケーション開発の基本的な流れ - 推論エンジンと各種 API の概要 - データの前処理と後処理の実装 - マルチスレッド処理とバッチ処理の設計 |
| CANN - カスタム演算の開発 | 8% | - 演算の性能分析と調整方法 - カスタム演算の開発、コンパイル、導入手順 - 演算開発のフレームワークと仕様要件 |
| Ascend AI プロセッサ | 8% | - ハードウェア仕様と演算リソース - Ascend AI プロセッサのアーキテクチャと特徴 - メモリ管理とデータフロー |
| CANN - ATC によるモデル変換 | 8% | - モデルの最適化手法と精度の比較検証 - 主要フレームワークから Ascend OM モデルへの変換手順 - CANN のアーキテクチャと機能概要 - ATC ツールの操作方法とパラメータ設定 |
| CANN - 推論アプリケーションの性能最適化 | 5% | - 性能指標の種類と分析手法 - システム設定とリソースの最適化 - データ伝送効率と演算処理速度の向上 |
| 総合実験と実践的な応用演習 | 5% | - Ascend を活用したエンドツーエンドの AI アプリケーション開発 - 課題の分析と解決策の立案 - 実プロジェクトにおける導入と動作検証 |
| ニューラルネットワークの基礎知識 | 25% | - 一般的なニューラルネットワークの構造とアルゴリズム - AI開発に必要な数学的基礎 - モデルの学習、最適化、評価手法 - ディープラーニングの基本原理 |
| MindSpore による一貫した開発プロセス | 20% | - 自動微分と並列計算の仕組み - MindSpore フレームワークの特徴とインストール手順 - モデルの保存、読み込み、実環境への導入 - ネットワークの構築、学習、推論の実行 |
| Atlas AI コンピューティングソリューション | 13% | - システムの構成要素と導入形態 - ソフトウェアスタックと開発環境 - Atlas ハードウェア製品シリーズと活用シーン |
