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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 |
|---|---|---|
| トピック 1: 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 |
| トピック 2: ModelArtsの概要 | 4% | - 基本的な操作の流れ - ModelArtsの位置付けとアーキテクチャ - 主な機能とサービスモジュール |
| トピック 3: 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 |
| トピック 4: 音声処理演習ガイド | 12% | - 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 - 音声モデルの構築と調整 |
| トピック 5: 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 - 学習・最適化手法 - 代表的なニューラルネットワークの構造 |
| トピック 6: 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% | - 全シナリオに対応したAIソリューション - フルスタックAI技術体系 - HuaweiにおけるAI開発の全体方針 |
| トピック 7: 画像処理の理論と応用 | 26% | - 代表的な応用シナリオ - 画像の分類・検出・セグメンテーション - 画像の前処理技術 - 特徴抽出と表現方法 |
| トピック 8: 音声処理の理論と応用 | 10% | - 音声の特徴抽出 - 音声信号処理の基礎 - 応用事例 - 音声認識と音声合成 |
| トピック 9: 自然言語処理演習ガイド | 10% | - NLPモデルの学習と評価 - テキストの前処理と特徴量設計 - エンドツーエンドのアプリケーション開発 |
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. A text classification task has only one final output, while a sequence labeling task has an output in each input position.
A) TRUE
B) FALSE
3. 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 concatenated output is fed directly into the multi-headed attention mechanism.
C) The multi-head attention mechanism captures information about different subspaces within a sequence.
D) Each header's query, key, and value undergo a shared linear transformation to obtain them.
4. 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) Affine transformation
C) Grayscale transformation
D) Perspective transformation
5. John wants to deploy a large model locally to implement the Q&A assistant function for his company. Which of the following factors is unnecessary for John to consider?
A) Demand for computing power
B) Model security
C) Model development framework
D) Output delay
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: A | 質問 # 2 正解: A | 質問 # 3 正解: A、C | 質問 # 4 正解: A、B | 質問 # 5 正解: C |

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