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Huawei H13-324_V2.0 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| CANN – Entwicklungsprozess von Inferenzanwendungen | 8% | - Datenvorverarbeitung und Nachverarbeitung - Multithread- und Stapelverarbeitungsdesign - Arbeitsablauf der Anwendungsentwicklung - Inferenz-Engine und API-Vorstellung |
| Ganzheitliche Entwicklung mit MindSpore | 20% | - Automatische Differenzierung und paralleles Rechnen - Speichern, Laden und Bereitstellen von Modellen - Merkmale des MindSpore-Frameworks und Installation - Netzaufbau, Training und Inferenz |
| CANN – Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren | 8% | - Entwicklung, Kompilierung und Bereitstellung benutzerdefinierter Operatoren - Leistungsanalyse und Optimierung von Operatoren - Entwicklungsrahmen und Spezifikationen für Operatoren |
| Umfassende Versuche und praktische Anwendungen | 5% | - Bereitstellung und Test von Praxisprojekten - Problemanalyse und Lösungsdesign - End-to-End-Entwicklung von KI-Anwendungen auf Basis von Ascend |
| Grundlagen neuronaler Netze | 25% | - Gängige Strukturen und Algorithmen neuronaler Netze - Modelltraining, Optimierung und Bewertung - Mathematische Grundlagen für die KI-Entwicklung - Grundlegende Prinzipien des tiefen Lernens |
| CANN – Leistungsoptimierung von Inferenzanwendungen | 5% | - Verbesserung der Datenübertragungs- und Recheneffizienz - Systemkonfiguration und Ressourcenoptimierung - Leistungskennzahlen und Analysemethoden |
| Ascend AI-Prozessor | 8% | - Hardware-Spezifikationen und Rechenressourcen - Architektur und Merkmale des Ascend AI-Prozessors - Speicherverwaltung und Datenfluss |
| Atlas AI-Rechenlösung | 13% | - Systemaufbau und Bereitstellungsmodelle - Atlas-Hardwareproduktreihe und Einsatzszenarien - Software-Stack und Entwicklungsumgebung |
| CANN – ATC-Modellkonvertierung | 8% | - Konvertierung gängiger Frameworks zum Ascend-OM-Modell - Modelloptimierung und Genauigkeitsvergleich - Architektur und Funktionen von CANN - Verwendung des ATC-Tools und Parameterkonfiguration |
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