Huawei資格認定H13-321_V2.0 HCIP-AI-EI Developer V2.0試験の準備を進めている方に朗報です。ktestは最近、最新バージョンのH13-321_V2.0試験対策問題集 HCIP-AI-EI Developer V2.0 Exam Dumpsをリリースしました。この最新バージョンの試験ダンプには、実際の試験で出題される可能性のある多くの実際の質問と回答が含まれています。ktestの最新のH13-321_V2.0 HCIP-AI-EI Developer V2.0 Exam Dumpsを学習戦略の一部として使用することで、科目の理解を飛躍的に向上させ、試験に合格する可能性を高めることができます。最新のH13-321_V2.0試験対策として最適です。
HCIP-AI-EI Developer認定
HCIP-AI-EI Developer V2.0模擬問題に合格することで、以下の能力を示すことができます：
画像処理エンジニア認定試験、音声処理、自然言語処理の分野における人工知能技術の基本原理、アーキテクチャ、およびプログラミングを習得している。
Python、TensorFlow、およびHuawei ModelArtsを使用してAIモデルを開発できる。
上級画像処理エンジニア、音声認識エンジニア、自然言語処理エンジニア試験対策などの職種に対応できる。
Huawei AI開発者認定試験準備として、Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0認定試験に臨む際には、最新のHCIP-AI-EI試験問題集を活用し、AIモデル開発のハンズオンガイドを参照することで、人工知能技術の基礎原理を効果的に習得する方法を学ぶことができます。
Huawei HCIP-AI-EI H13-321_V2.0認定試験情報をご参考ください。
キーポイントパーセンテージ
HCIP-AI-EI 開発者 V2.0 試験内容
1. ニューラル ネットワークの基礎 (4%)
1.1 ディープラーニングの基礎
1.2 人工ニューラル ネットワーク
1.3 ニューラル ネットワークのトレーニング
1.4 ニューラル ネットワークのアーキテクチャ設計
2. 画像処理の理論と応用 (26%)
2.1 コンピューター ビジョンの概要
2.2 デジタル画像処理の基礎
2.3 画像前処理テクノロジ
2.4 画像処理の基本タスク
2.5 特徴抽出と従来の方法
2.6 ディープラーニングと畳み込みニューラル ネットワーク
2.7 オブジェクトの検出とオブジェクトのセグメンテーション
3. 音声処理の理論と応用 (10%)
3.1 音声処理
3.2 音声認識
3.3 テキストから音声への合成
3.4 従来の音響モデル GMM-HMM
3.5 ハイブリッド モデル DNN-HMM
3.6 高度な音声モデル
4. 自然言語処理の理論と応用(10%)
4.1 NLP の概要
4.2 必要な知識
4.3 主なタスク
4.4 アプリケーション
5. Huawei の AI 開発戦略とフルスタックの全シナリオ ソリューションの概要 (2%)
5.1 AI: 新しい汎用テクノロジー
5.2 未来を決定づける 10 の変化
5.3 Huawei の AI ポートフォリオ
6. ModelArts の概要 (4%)
7. 画像処理ラボ ガイド (12%)
7.1 画像データの前処理
7.2 HUAWEI CLOUD EI 画像タグ サービス
7.3 HUAWEI CLOUD EI 顔認識サービス
8. 音声処理ラボ ガイド (12%)
8.1 音声の前処理
8.2 HUAWEI CLOUD EI テキスト読み上げサービス
8.3 Seq2Seq に基づく音声認識
9. 自然言語処理ラボ ガイド (10%)
9.1 HUAWEI CLOUD EI自然言語処理サービス
9.2 テキスト分類
9.3 機械翻訳
10. ModelArts ラボ ガイド (10%)
10.1 ExeML
10.2 データ管理
10.3 ディープラーニングの組み込みアルゴリズム
10.4 ディープラーニングのカスタム基本アルゴリズム
10.5 ディープラーニングのカスタム高度アルゴリズム
HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0 無料ダンプの共有
1. Which of the following is NOT an acoustic feature of speech?
A. Amplitude
B. Semantic
C. Formant
D. Phase
Answer: B
2. With regard to taking selfies, which of the following is required to change an image from the front camera to a real scene image?
A. Translating
B. Vertical mirroring
C. Rotating
D. Horizontal mirroring
Answer: D
3. Which of the following methods CANNOT be used to label samples for object detection tasks in data management?
A. Enclosing the target with a circle
B. Enclosing the target with a rectangle
C. Enclosing the target with a polygon
D. Enclosing the target with an ellipse
Answer: D
4. What is the general workflow for ModelArts ExeML?
A. Service deployment -> Model training -> Data labeling
B. Data labeling -> Model training -> Service deployment
C. Model training -> Data labeling -> Service deployment
D. Data labeling -> Service deployment -> Model training
Answer: B
5. How can images be labeled for an image classification task?
A. Entering a category label for the image
B. Enclosing the target with an ellipse
C. Enclosing the target with a rectangle
D. Enclosing the target with a circle
Answer: A
6. Which of the following is NOT the limitation of TF-IDF?
A. Unable to retain sequence information
B. Not based on the distributional hypothesis
C. Curse of dimensionality
D. Unable to capture semantics
Answer: C
7. Which of the following is an ideal use case for convolutional neural networks, where they generally deliver good performance?
A. Computer vision
B. Speech recognition
C. Machine translation
D. Knowledge graph
Answer: A
8. Which of the following statements is false about the Gaussian distribution curve?
A. smaller variance indicates a taller and narrower curve.
B. The Gaussian curve is bell-shaped, with two ends low and the middle high.
C. larger average value indicates a taller and narrower curve.
D. The variance and average of the standard Gaussian distribution curve are 1 and 0, respectively.
Answer: C
9. Which of the following is one of the three layers of natural language processing (NLP)?
A. Phonological analysis
B. Resolution analysis
C. Lexical analysis
D. Semantic segmentation
Answer: C
10. Which of the following tasks can use the predictive analytics function of ModelArts ExeML?
A. Segmenting objects in images
B. Predicting weather and temperature changes
C. Identifying flower types
D. Detecting cats in images
Answer: B
11. Which of the following is NOT a step of data preprocessing for speech recognition?
A. Endpoint detection
B. Adding random noise
C. Removing duplicate audio with the same label
D. Pre-emphasis
Answer: C
12. In which of the following tasks can the Gaussians mixture model (GMM) be used? (Multiple choice)
A. Speech recognition
B. Voice noise reduction
C. Text-to-speech
D. Noise tracking
Answer: ABCD
13. Voice technology is one of the future development directions of Al. Which of the following are cutting-edge voice technologies? (Multiple choice)
A. Quantum computing
B. Language model
C. Neural network
D. Model adaptation technology
Answer: ABCD
14. What are the use cases of natural language processing (NLP)? (Multiple choice)
A. Automatic text summarization
B. Public opinion analysis
C. Q&A system
D. Text classification
Answer: ABCD
15. What are the typical challenges of speech recognition? (Multiple choice)
A. Recognition in high-noise scenarios
B. Recognition in multi-person scenarios
C. Dialect recognition
D. Far-field microphone recognition
Answer: ABCD
16. What are the typical challenges of named entity recognition (NER)? (Multiple choice)
A. Complex name nesting
B. The composition of named entities is complex.
C. Uncertain name length
D. There are numerous named entities of each type.
Answer: ABCD
