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Huawei H13-321_V2.0-ENU 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| ModelArtsの概要 | 4% | - 開発環境と各種ツールの利用方法 - データ処理、学習、デプロイメントの機能 - ModelArtsプラットフォームの位置付けとアーキテクチャ |
| ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - ニューラルネットワークの基本概念 - 勾配降下法と誤差逆伝播法 - 活性化関数と正則化手法 - 多層パーセプトロン（MLP） |
| 自然言語処理演習ガイド | 10% | - テキスト分類と固有表現抽出の実装 - アプリケーションの統合とデプロイメント - ModelArtsによるNLPモデルの学習と調整 |
| 音声処理の理論と応用 | 10% | - 自動音声認識（ASR） - テキスト読み上げ（TTS）技術 - 音響モデリングと言語モデリング - 音声信号の特性と処理手法 |
| HuaweiのAI戦略とフルスタック・全シナリオ対応AIポートフォリオ | 2% | - フルスタックおよび全シナリオ対応AI技術の配置構想 - HuaweiのAI開発戦略 |
| 画像処理演習ガイド | 12% | - Ascendを活用したデプロイメント - ModelArtsを活用した画像分類の実装 - 物体検出と領域抽出の実践演習 |
| 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - RNN、LSTM、GRU、Transformerのアーキテクチャ - BERT、GPTおよび事前学習済みモデル - テキスト分類、固有表現抽出、機械翻訳 - 単語の表現と埋め込み表現 |
| 音声処理演習ガイド | 12% | - ASR・TTSサービスの開発 - ModelArtsによる音声系アプリケーションのデプロイメント - Huawei Cloud 音声対話サービス |
| 画像処理の理論と応用 | 26% | - 画像処理の基礎知識 - OCRおよび視覚系アプリケーションの開発 - 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） - 画像分類、物体検出、領域抽出 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 認定 H13-321_V2.0-ENU 試験問題：
1. In Huawei's artificial intelligence product stack, it can be compared to NVIDIA 's CUDA and CUDNN ()
2. Which hardware is supported by ModelArts? (Multiple choice)
A) GPU
B) CPU
C) All of the above
D) Huawei self-developed Ascend AI chip
3. Natural language is a symbolic system with speech as its material shell, consisting of vocabulary and grammar. It is a natural language like Java, C++ and other languages..
A) True
B) False
4. Images with low grayscale levels have richer layers and can show more details than images with high grayscale levels.
A) True
B) False
5. The co-occurrence matrix counts the number of times words appear together in all sentences as the word vector.
A) True
B) False
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： メンバーにのみ表示されます | 質問 # 2 正解： A、B、C、D | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： A |
