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Huawei H13-321_V2.0-ENU Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Leitfaden für das Praktikum zur Bildverarbeitung | 12% | - Bereitstellung auf Basis von Ascend - Bildklassifizierung auf Basis von ModelArts - Praxis der Objekterkennung und Segmentierung |
| Theorie und Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache | 10% | - Wortdarstellung und Einbettung - BERT, GPT und vortrainierte Modelle - Textklassifizierung, NER und maschinelle Übersetzung - Architektur von RNN, LSTM, GRU und Transformer |
| Theorie und Anwendungen der Bildverarbeitung | 26% | - Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung - Grundlagen der Bildverarbeitung - Faltungsneuronale Netze (CNN) - OCR und Entwicklung visueller Anwendungen |
| Grundlagen neuronaler Netze | 4% | - Gradientenabstieg und Rückpropagierung - Mehrschichtiges Perzeptron (MLP) - Grundlegende Konzepte neuronaler Netze - Aktivierungsfunktionen und Regularisierung |
| 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% | - Eigenschaften und Verarbeitung von Sprachsignalen - Akustische Modelle und Sprachmodelle - Technologie zur Sprachsynthese (TTS) - Automatische Spracherkennung (ASR) |
| 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 Sprachverarbeitung | 12% | - Bereitstellung von Sprachanwendungen auf ModelArts - Entwicklung von ASR- und TTS-Diensten - Huawei Cloud Dienst zur Sprachinteraktion |
| 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 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen
1. In convolutional neural networks, convolutional layers can play a role in dimensionality reduction.
A) False
B) True
2. The gradient descent algorithm is used to update parameters and find the minimum point of the loss function. Its convergence point depends only on the cost function.
A) False
B) True
3. In which year did Huawei launch the Ascend series IP and processors?
A) 2018
B) 2016
C) 2017
D) 2019
4. The chain rule ensures the error transmission from deep to shallow layers.
A) False
B) True
5. Which of the following audio file formats can Huawei Cloud Speech Synthesis Service generate? (Multiple choice)
A) mp3
B) pcm
C) aac
D) wav
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: D | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: A,B,D |




1169 Kundenrezensionen


Abendschein -
Ich habe gestern meine H13-321_V2.0-ENU Prüfung mit hohen Noten bestanden. Dank für die guten Prüfungsaufgaben aus ITZert. Alle Fragen sind gültig.