1240 Kundenrezensionen Die H13-321_V2.0 Prüfung auf die geeigneteste Weise vorbereiten
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Huawei H13-321_V2.0 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Überblick über ModelArts | 4% | - Positionierung und Architektur der Plattform ModelArts - Funktionen zur Datenverarbeitung, zum Training und zur Bereitstellung - Entwicklungsumgebung und Nutzung von Werkzeugen |
| Thema 2: Huawei KI-Strategie und ganzheitliches, szenarienübergreifendes KI-Portfolio | 2% | - Huawei Strategie zur KI-Entwicklung - Ganzheitliche und szenarienübergreifende Ausrichtung der KI-Technologie |
| Thema 3: Leitfaden für das Praktikum zur Sprachverarbeitung | 12% | - Bereitstellung von Sprachanwendungen auf ModelArts - Entwicklung von ASR- und TTS-Diensten - Huawei Cloud Dienst zur Sprachinteraktion |
| Thema 4: Leitfaden für das Praktikum zur Verarbeitung natürlicher Sprache | 10% | - Integration und Bereitstellung von Anwendungen - Training und Optimierung von NLP-Modellen auf ModelArts - Umsetzung von Textklassifizierung und NER |
| Thema 5: Theorie und Anwendungen der Sprachverarbeitung | 10% | - Automatische Spracherkennung (ASR) - Eigenschaften und Verarbeitung von Sprachsignalen - Technologie zur Sprachsynthese (TTS) - Akustische Modelle und Sprachmodelle |
| Thema 6: Grundlagen neuronaler Netze | 4% | - Mehrschichtiges Perzeptron (MLP) - Aktivierungsfunktionen und Regularisierung - Gradientenabstieg und Rückpropagierung - Grundlegende Konzepte neuronaler Netze |
| Thema 7: Leitfaden für das Praktikum zur Bildverarbeitung | 12% | - Bereitstellung auf Basis von Ascend - Bildklassifizierung auf Basis von ModelArts - Praxis der Objekterkennung und Segmentierung |
| Thema 8: Theorie und Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache | 10% | - Textklassifizierung, NER und maschinelle Übersetzung - Wortdarstellung und Einbettung - Architektur von RNN, LSTM, GRU und Transformer - BERT, GPT und vortrainierte Modelle |
| Thema 9: Theorie und Anwendungen der Bildverarbeitung | 26% | - OCR und Entwicklung visueller Anwendungen - Faltungsneuronale Netze (CNN) - Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung - Grundlagen der Bildverarbeitung |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Transfer learning is a machine learning method in which a pre-trained model is reused in another task.
A) True
B) False
2. What is the essence of ModelArts preset models?
A) Transfer Learning
B) GAN
C) Reinforcement Learning
D) Reinforcement Learning
3. Which of the following is not an advantage of the ReLU series of activation functions over the Sigmoid and Tanh activation functions?
A) ReLU can cause neuron death during its training process.
B) From a computational perspective, both Sigmoid and Tanh activation functions require exponential calculations and are highly complex, while ReLU only requires a threshold to obtain an activation value.
C) The unilateral inhibition of ReLU provides the sparse expression ability of the network.
D) The non-saturation of ReLU can effectively solve the problem of gradient disappearance and provide a relatively wide activation boundary.
4. When the coordinates change, which of the following methods can we use to get the integer value of the pixel?
A) Interpolation
B) Quantification
C) Sampling
D) Mean
5. Which of the following functions does the MoXing framework include? (Multiple choice)
A) Distributed training acceleration
B) API usability packaging
C) Automatic hyperparameter search
D) Batch_size Adaptation
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: A,B |
Balser -
Ich bin fröhlich, dass ich mit ZertFragen zusammenarbeite. Mit ihren Studienmaterialien bin ich gut vorbereitet für die H13-321_V2.0 Prüfung. Nächstes Mal werde ich noch das Studienmaterial von ZertFragen benutzen.