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 |
| 出題数: | 60-70 |
| 認定の有効期間: | 3年 |
| 関連資格: | HCIA-AI-EI Developer HCIE-AI-EI Developer |
| 試験形式: | 選択式, 正誤問題, ドラッグ＆ドロップ, シミュレーション |
| 対応言語: | 英語, 中国語 |
| 合格点: | 600/1000 |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 受験料: | USD 300 |
| 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: 自然言語処理アプリケーション | 15% | - 固有表現認識 - テキスト前処理と埋め込み - 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 2: EIモデル開発の基礎 | 15% | - 開発環境の構築 - EIサービスとアーキテクチャ - HiLensフレームワークとスキル - モデル開発プロセス |
| トピック 3: ModelArts Pro開発 | 20% | - 推論サービスの設定 - ハイパーパラメータ最適化 - モデルのデプロイと管理 - AutoMLと自動モデル学習 |
| トピック 4: 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 - 画像分類モデル - 事前学習済みモデルを用いた転移学習 |
| トピック 5: ディープラーニングの基礎 | 15% | - 学習とファインチューニング - 最適化アルゴリズム - ニューラルネットワークの基礎 - CNNとRNNのアーキテクチャ |
| トピック 6: HiLensプラットフォーム開発 | 20% | - 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 - スキル開発フレームワーク |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
1. Which of the following methods are useful when tackling overfitting?
A) Using parameter norm penalties
B) Data augmentation
C) Using dropout during model training
D) Using more complex models
2. In natural language processing tasks, word vector evaluation is an important aspect for measuring the performance of a word embedding model. Which of the following statements about word vector evaluation are true?
A) Word similarity tasks typically employ manually labeled datasets to evaluate word vectors, compute the cosine similarity between word vectors, and compare it with the manual labeling result.
B) Extrinsic evaluation is the main method used for evaluating word vectors because it directly reflects the performance of word vectors in real-world application tasks.
C) The word analogy task evaluates the capability of word vectors in capturing semantic relationships between words, for example, by determining whether "king - man + woman = ?" is close to "queen".
D) Word vector evaluation can be performed through intrinsic evaluation. Common methods include word similarity tasks and word analogy tasks.
3. The deep neural network (DNN)-hidden Markov model (HMM) does not require the HMM-Gaussian mixture model (GMM) as an auxiliary.
A) TRUE
B) FALSE
4. 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.
5. Which of the following has never been used as a method in the history of NLP?
A) Rule-based method
B) Deep learning-based method
C) Statistics-based method
D) Recursion-based method
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A、B、C | 質問 # 2 正解： A、C、D | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： A、B | 質問 # 5 正解： D |
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