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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 |
|---|---|---|
| EIモデル開発の基礎 | 15% | - 開発環境の構築 - EIサービスとアーキテクチャ - HiLensフレームワークとスキル - モデル開発プロセス |
| ModelArts Pro開発 | 20% | - AutoMLと自動モデル学習 - モデルのデプロイと管理 - 推論サービスの設定 - ハイパーパラメータ最適化 |
| 自然言語処理アプリケーション | 15% | - テキスト前処理と埋め込み - 固有表現認識 - テキスト分類モデル - 言語モデルのファインチューニング |
| ディープラーニングの基礎 | 15% | - CNNとRNNのアーキテクチャ - 最適化アルゴリズム - 学習とファインチューニング - ニューラルネットワークの基礎 |
| 画像認識アプリケーション開発 | 15% | - 画像セグメンテーション - 事前学習済みモデルを用いた転移学習 - 物体検出の実装 - 画像分類モデル |
| HiLensプラットフォーム開発 | 20% | - リアルタイム推論の最適化 - エッジデプロイ戦略 - スキル開発フレームワーク - マルチモーダルデータ処理 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題:
1. In the deep neural network (DNN)-hidden Markov model (HMM), the DNN is mainly used for feature processing, while the HMM is mainly used for sequence modeling.
A) TRUE
B) FALSE
2. Which of the following is a learning algorithm used for Markov chains?
A) Exhaustive search
B) Viterbi algorithm
C) Baum-Welch algorithm
D) Forward-backward algorithm
3. What type of task is viewed when using the Seq2Seq model in speech recognition?
A) Clustering task
B) Regression task
C) Classification task
D) Dimensionality reduction task
4. Which of the following statements about the multi-head attention mechanism of the Transformer are true?
A) The dimension for each header is calculated by dividing the original embedded dimension by the number of headers before concatenation.
B) The multi-head attention mechanism captures information about different subspaces within a sequence.
C) The concatenated output is fed directly into the multi-headed attention mechanism.
D) Each header's query, key, and value undergo a shared linear transformation to obtain them.
5. The objective of -------- is to extract and classify named entities in a text into pre-defined classes such as names, organizations, locations, time expressions, monetary values, and percentages. (Enter the abbreviation.)
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: A | 質問 # 2 正解: C | 質問 # 3 正解: C | 質問 # 4 正解: A、B | 質問 # 5 正解: メンバーにのみ表示されます |








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