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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: 画像処理演習ガイド | 12% | - 開発環境の構築 - 画像処理モデルの開発とデプロイ - 性能の最適化と検証 |
| トピック 2: HuaweiのAI開発戦略とフルスタック・全シナリオ対応AI製品体系の概要 | 2% | - HuaweiにおけるAI開発の全体方針 - フルスタックAI技術体系 - 全シナリオに対応したAIソリューション |
| トピック 3: 自然言語処理演習ガイド | 10% | - テキストの前処理と特徴量設計 - エンドツーエンドのアプリケーション開発 - NLPモデルの学習と評価 |
| トピック 4: ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - 学習・最適化手法 - 代表的なニューラルネットワークの構造 - ニューラルネットワークの基本概念 |
| トピック 5: 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - 実務における活用例 - 言語モデルと意味理解 - 機械翻訳・テキスト生成などの技術 - テキストの処理と表現手法 |
| トピック 6: 画像処理の理論と応用 | 26% | - 画像の分類・検出・セグメンテーション - 画像の前処理技術 - 特徴抽出と表現方法 - 代表的な応用シナリオ |
| トピック 7: 音声処理演習ガイド | 12% | - アプリケーションのデプロイと動作確認 - 音声モデルの構築と調整 - 音声データ処理の実践 |
| トピック 8: ModelArtsの概要 | 4% | - ModelArtsの位置付けとアーキテクチャ - 主な機能とサービスモジュール - 基本的な操作の流れ |
| トピック 9: 音声処理の理論と応用 | 10% | - 音声の特徴抽出 - 応用事例 - 音声信号処理の基礎 - 音声認識と音声合成 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
1. Which of the following is not an algorithm for training word vectors?
A) FastText
B) TextCNN
C) BERT
D) Word2Vec
2. Which of the following is a learning algorithm used for Markov chains?
A) Forward-backward algorithm
B) Baum-Welch algorithm
C) Exhaustive search
D) Viterbi algorithm
3. Maximum likelihood estimation (MLE) can be used for parameter estimation in a Gaussian mixture model (GMM).
A) TRUE
B) FALSE
4. The accuracy of object location detection can be evaluated using the intersection over union (IoU) value, which is a ratio. The denominator is the overlapping area between the prediction bounding box and ground truth bounding box, and the numerator is the area of union encompassed by both boxes.
A) TRUE
B) FALSE
5. The basic operations of morphological processing include dilation and erosion. These operations can be combined to achieve practical algorithms such as opening and closing operations.
A) TRUE
B) FALSE
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： B | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： A |
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