PDF DemoHuawei H13-321_V2.0-ENU Zertifizierungsprüfungen spielen eine wichtige Rolle in der IT-Branche. Trotz der harten Wettbewerb können Sie sich auch abheben, falls Sie das Huawei H13-321_V2.0-ENU-Zertifikat erfolgreich erhalten. Aber es ist nicht leicht, diese Prüfung ohne Huawei H13-321_V2.0-ENU-Prüfungsmaterialien zu bestehen. Keine Sorge, Pass4test haben viele Huawei H13-321_V2.0-ENU-Prüfung Materialien entwickelt, die nützlich für die Vorbereitung der HCIP-AI-EI Developer V2.0 Prüfungen sind. Mit Hilfe der Prüfungsfragen und –antworten auf Pass4test können Sie Ihre Huawei H13-321_V2.0-ENU-Prüfung reibungslos bestehen.
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Huawei H13-321_V2.0-ENU Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Grundlagen neuronaler Netze | 4% | - Aktivierungsfunktionen und Regularisierung - Gradientenabstieg und Rückpropagierung - Mehrschichtiges Perzeptron (MLP) - Grundlegende Konzepte neuronaler Netze |
| Huawei KI-Strategie und ganzheitliches, szenarienübergreifendes KI-Portfolio | 2% | - Huawei Strategie zur KI-Entwicklung - Ganzheitliche und szenarienübergreifende Ausrichtung der KI-Technologie |
| 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 |
| Leitfaden für das Praktikum zur Sprachverarbeitung | 12% | - Entwicklung von ASR- und TTS-Diensten - Bereitstellung von Sprachanwendungen auf ModelArts - Huawei Cloud Dienst zur Sprachinteraktion |
| Theorie und Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache | 10% | - Architektur von RNN, LSTM, GRU und Transformer - Textklassifizierung, NER und maschinelle Übersetzung - BERT, GPT und vortrainierte Modelle - Wortdarstellung und Einbettung |
| Theorie und Anwendungen der Bildverarbeitung | 26% | - OCR und Entwicklung visueller Anwendungen - Faltungsneuronale Netze (CNN) - Grundlagen der Bildverarbeitung - Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung |
| Überblick über ModelArts | 4% | - Funktionen zur Datenverarbeitung, zum Training und zur Bereitstellung - Positionierung und Architektur der Plattform ModelArts - Entwicklungsumgebung und Nutzung von Werkzeugen |
| Theorie und Anwendungen der Sprachverarbeitung | 10% | - Automatische Spracherkennung (ASR) - Technologie zur Sprachsynthese (TTS) - Akustische Modelle und Sprachmodelle - Eigenschaften und Verarbeitung von Sprachsignalen |
| Leitfaden für das Praktikum zur Bildverarbeitung | 12% | - Bildklassifizierung auf Basis von ModelArts - Praxis der Objekterkennung und Segmentierung - Bereitstellung auf Basis von Ascend |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen
1. When using ModelArts automatic learning to build a predictive analysis project, if the label column is numerical continuous data, which of the following is the label column data type and the model type to be trained?
A) Continuous Numerical and Categorical Models
B) Continuous Values and Regression Models
C) Discrete Values and Regression Models
D) Discrete Values and Categorical Models
2. Which of the following templates can achieve image sharpening?
A) 0 1 0
1 3 1
0 1 0
B) 0 -1 0
-1 4 -1
0 -1 0
C) 0 -1 0
-1 6 -1
D) 0 1 0
1 1 1
0 1 0
3. Which of the following layers does a convolutional neural network usually contain? (Multiple choice)
A) Input layer
B) Output layer
C) Convolutional Layer
D) Fully connected layer
4. When the OpenCV library performs a vertical mirroring operation on an image, the function used is cv2.flip (im, 0)
A) False
B) True
5. What image recognition formats does Huawei Cloud EI currently support? (Multiple choice)
A) PNG
B) BMP
C) JPG
D) GIF
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: C | 3. Frage Antwort: A,B,C,D | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: A,B,C |
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