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Huawei H13-321_V2.5 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Entwicklung von Anwendungen zur Bilderkennung | 15% | - Bildsegmentierung - Umsetzung der Objekterkennung - Transferlernen mit vortrainierten Modellen - Modelle zur Bildklassifizierung |
| Thema 2: Entwicklung mit ModelArts Pro | 20% | - Modellbereitstellung und -verwaltung - AutoML und automatisches Modelltraining - Konfiguration des Inferenzdienstes - Optimierung von Hyperparametern |
| Thema 3: Entwicklung auf der HiLens-Plattform | 20% | - Framework zur Entwicklung von Fähigkeiten - Optimierung der Echtzeit-Inferenz - Strategien für die Bereitstellung auf Edge-Geräten - Verarbeitung multimodaler Daten |
| Thema 4: Grundlagen des tiefen Lernens | 15% | - Training und Feinabstimmung - CNN- und RNN-Architekturen - Grundlagen neuronaler Netze - Optimierungsverfahren |
| Thema 5: Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache | 15% | - Feinabstimmung von Sprachmodellen - Modelle zur Textklassifizierung - Erkennung benannter Entitäten - Textvorverarbeitung und Einbettung |
| Thema 6: Grundlagen der EI-Modellentwicklung | 15% | - Ablauf der Modellentwicklung - HiLens-Framework und Fähigkeiten - Einrichtung der Entwicklungsumgebung - EI-Dienst und Architektur |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 H13-321_V2.5 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Which of the following ModelArts training parameters is used to customize hyperparameters?
A) Resource Pool
B) Hyperparameter
C) Algorithm Type
D) Compute Nodes
2. Which of the following statements about the multi-head attention mechanism of the Transformer are true?
A) The concatenated output is fed directly into the multi-headed attention mechanism.
B) The multi-head attention mechanism captures information about different subspaces within a sequence.
C) The dimension for each header is calculated by dividing the original embedded dimension by the number of headers before concatenation.
D) Each header's query, key, and value undergo a shared linear transformation to obtain them.
3. Transformer models outperform LSTM when analyzing and processing long-distance dependencies, making them more effective for sequence data processing.
A) FALSE
B) TRUE
4. Which audio file formats can Huawei Cloud text-to-speech (TTS) generate?
A) MP3
B) WAV
C) PCM
D) AAC
5. The technologies underlying ModelArts support a wide range of heterogeneous compute resources, allowing you to flexibly use the resources that fit your needs.
A) FALSE
B) TRUE
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: B,C | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: A,B,C | 5. Frage Antwort: B |
1111 Kundenrezensionen
Arno -
Es sind gute Schulungsunterlagen für die Vorbereitung der Prüfung H13-321_V2.5. Ich habe die prüfung bestanden bei meinem ersten Versuch. Dringend empfehlen!