Huawei H13-311-ENU 試験概要:
| 認定ベンダー: | Huawei |
| 試験名: | HCIA-AI V1.0 試験 |
| 試験番号: | H13-311 |
| 合格点: | 600/1000 |
| 対応言語: | English, Chinese |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 試験形式: | 択一問題, 複数選択問題, 正誤問題, 記述問題, ドラッグ&ドロップ問題 |
| 出題数: | 50-60 |
| 受験料: | 200 USD |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 関連資格: | HCIP-AI HCIE-AI |
| 推奨トレーニング: | Huawei公式HCIA-AIトレーニング Huawei ICTアカデミーリソース |
| 受験申し込み: | Pearson VUE Huawei試験登録 Huawei Talent Online |
| サンプル問題: | Huawei H13-311-ENU サンプル問題 |
| 受験方法: | 筆記試験。オンライン監視またはPearson VUE試験センターでの受験となります。 |
| 前提条件: | 数学、Pythonプログラミング、AIの基礎概念に関する基本的な知識が推奨されます。必須の前提条件はありません。 |
| 公式シラバスのURL: | https://e.huawei.com/en/talent/cert/ |
Huawei H13-311-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: Huawei AIプラットフォームと応用 | 8% | - Huawei Cloud EIとModelArts - AscendコンピューティングプラットフォームとAtlasシリーズ - 代表的なAI応用シナリオ |
| トピック 2: 数学とPythonの基礎 | 20% | - Pythonプログラミングの基礎 - 線形代数、確率・統計 - データ処理と可視化 |
| トピック 3: ディープラーニング概要 | 25% | - CNN、RNNと基本アーキテクチャ - ニューラルネットワークの基礎 - 学習メカニズムと最適化 |
| トピック 4: 人工知能（AI）概要 | 15% | - HuaweiのAI戦略とフルスタックアーキテクチャ - AIの歴史と発展 - AI技術と応用分野 |
| トピック 5: 機械学習概要 | 20% | - 一般的なアルゴリズムとモデル - モデルの学習と評価 - 基本概念と分類 |
| トピック 6: AI開発フレームワーク | 12% | - TensorFlowの基礎と使用方法 - Huawei MindSporeフレームワーク紹介 |
Huawei HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence) 認定 H13-311-ENU 試験問題：
1. Which of the following about the description of expectations and variances is incorrect?
A) Expectation reflects the average level of random variable values
B) Expectation and variance are both numerical characteristics of random variables
C) The variance reflects the degree of deviation between the random variable and its mathematical expectation
D) The greater the expectation, the smaller the variance
2. Training error will reduce the accuracy of the model and produce under-fitting. How to improve the model fit? (Multiple choice)
A) Add features
B) Feature Engineering
C) Reduce regularization parameters
D) Increase the amount of data
3. Vector group a1=(1,1,1), a2=(0,2,5), a3=(1,3,6), which of the following options is correct?
A) Linear correlation
B) Linear independence
C) a1+a2+a3=0
D) 2a1+a2+a3=0
4. The following are the description of the distribution function, distribution law, and density function of random variables, which is incorrect?
A) The density function can only describe the value rule of continuous random variables
B) Discrete random variables have no distribution function
C) Distribution function describes the value rule of random variables
D) Distribution law can only describe the value rule of discrete random variables
5. Which of the following options belong to TensorFlow concept? (Multiple Choice)
A) Operation
B) Variables
C) Conversation
D) Placeholder
E) Tensor
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： A、B、D | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： A、B、C、D、E |
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