行き届いたサービス
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HCIP-AI-EI Developer V2.0学習ガイドを使用する多くの利点
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高い合格率
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Huawei H13-321_V2.0-ENU 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 画像処理の理論知識と応用 | 26% | - 画像の前処理と特徴量抽出 - コンピュータビジョンの概要 - 画像認識、物体検出、画像セグメンテーション - 畳み込みニューラルネットワーク |
| トピック 2: ModelArtsの概要 | 4% | - ModelArtsプラットフォームのアーキテクチャ - 開発・デプロイメントのワークフロー |
| トピック 3: 自然言語処理の理論知識と応用 | 10% | - テキストの処理と表現手法 - 代表的なNLPタスクと応用事例 - NLPの基本概念 |
| トピック 4: 音声処理の理論知識と応用 | 10% | - 音声認識と音声合成 - 音響モデルと言語モデル - 音声処理の基礎 |
| トピック 5: 自然言語処理ハンズオンガイド | 10% | - ModelArtsを用いたNLPプロジェクトの実践 |
| トピック 6: ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - 深層学習の基礎知識 - ネットワークの学習と最適化 - 人工ニューラルネットワークの原理 |
| トピック 7: 画像処理ハンズオンガイド | 12% | - ModelArtsを活用した画像系アプリケーション開発 |
| トピック 8: 音声処理ハンズオンガイド | 12% | - ModelArts上での音声系アプリケーション開発 |
| トピック 9: HuaweiのAI開発戦略およびフルスタック・全シナリオ対応AIソリューションの概要 | 2% | |
| トピック 10: ModelArtsプラットフォーム開発実習 | 10% |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 認定 H13-321_V2.0-ENU 試験問題：
Which of the following options can be executed correctly? (Multiple choice)
- A. mox.file .rename ('obs.//bucket_name1/obs_file.txt',
- B. mox.file.rename ('/ tmp /obs_file.txt ', ' /tmp/obs_file_2.txt ')
- C. mox.file .rename (' /tmp/obs_file.txt ', ' obs
- D. mox.file .rename (' obs
- E. mox.file .rename (' obs
ModelArts does not support multiple people labeling the same dataset.
- A. True
- B. False
What is the biggest problem with parameter synthesis method?
- A. Uncertain waveform
- B. Speech rate unknown
- C. Poor sound quality
- D. Parameters are difficult to obtain
The bimodal method can automatically find the optimal separation threshold of the image, but it is not suitable for all grayscale image binarization tasks.
- A. True
- B. False
Automatic learning is a service provided by ModelArts. It can automatically design models, automatically adjust parameters, automatically train, automatically compress and deploy models based on labeled data. It does not require code writing and model development experience, and can build AI models from scratch.
- A. True
- B. False
河野**
Kawashima
相泽**
Saitoh
