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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 |
|---|---|---|
| ModelArtsの概要 | 4% | - 主な機能とサービスモジュール - ModelArtsの位置付けとアーキテクチャ - 基本的な操作の流れ |
| 音声処理の理論と応用 | 10% | - 音声信号処理の基礎 - 応用事例 - 音声の特徴抽出 - 音声認識と音声合成 |
| HuaweiのAI開発戦略とフルスタック・全シナリオ対応AI製品体系の概要 | 2% | - HuaweiにおけるAI開発の全体方針 - フルスタックAI技術体系 - 全シナリオに対応したAIソリューション |
| 画像処理の理論と応用 | 26% | - 代表的な応用シナリオ - 特徴抽出と表現方法 - 画像の前処理技術 - 画像の分類・検出・セグメンテーション |
| 音声処理演習ガイド | 12% | - 音声モデルの構築と調整 - アプリケーションのデプロイと動作確認 - 音声データ処理の実践 |
| 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - 実務における活用例 - テキストの処理と表現手法 - 機械翻訳・テキスト生成などの技術 - 言語モデルと意味理解 |
| ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - 学習・最適化手法 - ニューラルネットワークの基本概念 - 代表的なニューラルネットワークの構造 |
| 画像処理演習ガイド | 12% | - 画像処理モデルの開発とデプロイ - 開発環境の構築 - 性能の最適化と検証 |
| 自然言語処理演習ガイド | 10% | - NLPモデルの学習と評価 - エンドツーエンドのアプリケーション開発 - テキストの前処理と特徴量設計 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
In the image recognition algorithm, the structure design of the convolutional layer has a great impact on its performance. Which of the following statements are true about the structure and mechanism of the convolutional layer? (Transposed convolution is not considered.)
- A. The convolutional layer uses parameter sharing so that features at different positions share the same group of parameters. This reduces the number of network parameters required but reduces the expression capabilities of models.
- B. In the convolutional layer, each neuron only collects some information. This effectively reduces the memory required.
- C. A stride in the convolutional layer can control the spatial resolution of the output feature map. A larger stride indicates a smaller output feature map and simpler calculation.
- D. The convolutional layer slides over the input feature map using a convolution kernel of a fixed size to extract local features without explicitly defining their features.
正解：A、B、C、D 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
If a scanned document is not properly placed, and the text is tilted, it is difficult to recognize the characters in the document. Which of the following techniques can be used for correction in this case?
- A. Rotational transformation
- B. Grayscale transformation
- C. Perspective transformation
- D. Affine transformation
正解：A、D 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
-------- is a text representation method based on the bag of words (BoW) model. It decomposes words into subwords and then adds the vector representations of the subwords to obtain word vectors, fully utilizing character N-gram information. (Fill in the blank.)
解答を表示 ディスカッション 0正解：
FastText
Explanation:
FastTextis an extension of Word2Vec developed by Facebook AI Research. Unlike Word2Vec, which learns embeddings for whole words, FastText represents each word as a sum of its character n-gram embeddings.
This helps in handling rare words and morphologically rich languages by generating embeddings for unseen words from their subword components.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"FastText decomposes words into character n-grams and represents words as the sum of their n-gram vectors, improving representation for rare and out-of-vocabulary words." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Subword Embedding Models
What are the advantages of deep learning-based speech recognition algorithms?
- A. End-to-end task processing
- B. Automated feature extraction
- C. Forced alignment of annotated data
- D. No data training
正解：A、B 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
Which of the following is a learning algorithm used for Markov chains?
- A. Viterbi algorithm
- B. Forward-backward algorithm
- C. Baum-Welch algorithm
- D. Exhaustive search
正解：C 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
