Huawei H13-321_V2.5 試験概要:
| 認定ベンダー: | Huawei |
|---|---|
| 試験名: | HCIP-AI-EI Developer V2.5 |
| 試験番号: | H13-321_V2.5 |
| 合格点: | 600/1000 |
| 試験形式: | シミュレーション, ドラッグ＆ドロップ, 選択式, 正誤問題 |
| 対応言語: | 英語, 中国語 |
| 受験料: | USD 300 |
| 出題数: | 60-70 |
| 関連資格: | HCIA-AI-EI Developer HCIE-AI-EI Developer |
| 認定の有効期間: | 3年 |
| 試験時間: | 90 分 |
| サンプル問題: | Huawei H13-321_V2.5 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン/オフライン試験会場 |
| 前提条件: | 推奨: HCIA-AI-EI Developer認定、またはディープラーニングとHuaweiクラウドサービスに関する同等の知識 |
| 公式シラバスのURL: | https://support.huawei.com/hedex/hdx.do?docid=DOC1000203314 |
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: HiLensプラットフォーム開発 | 20% | - スキル開発フレームワーク - マルチモーダルデータ処理 - エッジデプロイ戦略 - リアルタイム推論の最適化 |
| トピック 2: 自然言語処理アプリケーション | 15% | - テキスト前処理と埋め込み - 固有表現認識 - テキスト分類モデル - 言語モデルのファインチューニング |
| トピック 3: ModelArts Pro開発 | 20% | - ハイパーパラメータ最適化 - モデルのデプロイと管理 - 推論サービスの設定 - AutoMLと自動モデル学習 |
| トピック 4: ディープラーニングの基礎 | 15% | - ニューラルネットワークの基礎 - 学習とファインチューニング - CNNとRNNのアーキテクチャ - 最適化アルゴリズム |
| トピック 5: EIモデル開発の基礎 | 15% | - モデル開発プロセス - 開発環境の構築 - HiLensフレームワークとスキル - EIサービスとアーキテクチャ |
| トピック 6: 画像認識アプリケーション開発 | 15% | - 画像セグメンテーション - 物体検出の実装 - 事前学習済みモデルを用いた転移学習 - 画像分類モデル |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
問題 #1
In the image recognition algorithm, the structure design of the convolutional layer has a great impact on its performance. Which of the following statements are true about the structure and mechanism of the convolutional layer? (Transposed convolution is not considered.)
A. The convolutional layer slides over the input feature map using a convolution kernel of a fixed size to extract local features without explicitly defining their features.
B. In the convolutional layer, each neuron only collects some information. This effectively reduces the memory required.
C. The convolutional layer uses parameter sharing so that features at different positions share the same group of parameters. This reduces the number of network parameters required but reduces the expression capabilities of models.
D. A stride in the convolutional layer can control the spatial resolution of the output feature map. A larger stride indicates a smaller output feature map and simpler calculation.
問題 #2
Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) take into account human auditory characteristics by first mapping the linear spectrum to the Mel nonlinear spectrum based on auditory perception, and then converting it to the cepstral domain.
A. TRUE
B. FALSE
問題 #3
Maximum likelihood estimation (MLE) requires knowledge of the sample data's distribution type.
A. TRUE
B. FALSE
問題 #4
The technologies underlying ModelArts support a wide range of heterogeneous compute resources, allowing you to flexibly use the resources that fit your needs.
A. TRUE
B. FALSE
問題 #5
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 multi-head attention mechanism captures information about different subspaces within a sequence.
C. The concatenated output is fed directly into the multi-headed attention mechanism.
D. Each header's query, key, and value undergo a shared linear transformation to obtain them.
解説：
| 問題 #1 正解： A、B、C、D | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： A、B |
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