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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 |
|---|---|---|
| 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - 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 - RNN、LSTM、GRU、Transformerのアーキテクチャ |
| 音声処理演習ガイド | 12% | - ModelArtsによる音声系アプリケーションのデプロイメント - ASR・TTSサービスの開発 - Huawei Cloud 音声対話サービス |
| 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 - 多層パーセプトロン（MLP） - 活性化関数と正則化手法 |
| 音声処理の理論と応用 | 10% | - 自動音声認識（ASR） - 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 - テキスト読み上げ（TTS）技術 |
| 画像処理の理論と応用 | 26% | - OCRおよび視覚系アプリケーションの開発 - 画像処理の基礎知識 - 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 |
| 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 |
| 画像処理演習ガイド | 12% | - 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 - Ascendを活用したデプロイメント |
| 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 |
| 自然言語処理演習ガイド | 10% | - ModelArtsによるNLPモデルの学習と調整 - アプリケーションの統合とデプロイメント - テキスト分類と固有表現抽出の実装 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 認定 H13-321_V2.0-ENU 試験問題：
Inversion in image processing refers to the inversion of pixel grayscale values.
- A. True
- B. False
正解：A 🗳️
Which of the following options does not belong to the gate of the LSTM cell?
- A. Output Gate
- B. Memory Gate
- C. Input Gate
- D. Forget Gate
正解：B 🗳️
Match the following functions with the corresponding service modules
解答を表示 ディスカッション 0正解：
Jupyter Notebook: Development Environment Data Management: Dataset Training Job: Training Management Model Conversion: Model Management
Machine translation refers to the use of deep learning models to translate English into Chinese characters.
- A. True
- B. False
正解：B 🗳️
What is the role of ModelArts development environment?
- A. Training
- B. Code Prediction
- C. Prediction
- D. Data preparation
正解：B 🗳️
