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 |
| 対応言語: | 中国語, 英語 |
| 受験料: | $200 USD |
| 出題数: | 60 |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 関連資格: | HCIA-AI HCIE-AI |
| 合格点: | 600/1000 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 試験形式: | 複数選択問題, シナリオ設問, 正誤判定問題, 単一選択問題 |
| 推奨トレーニング: | ModelArts 公式学習ロードマップ HCIP-AI-EI Developer V2.5 公式トレーニングコース |
| 受験申し込み: | Pearson VUE 受験申込み Huawei認定資格公式サイト |
| サンプル問題: | Huawei H13-321_V2.5 サンプル問題 |
| 受験方法: | 監督付きオンライン試験または認定試験会場での受験 |
| 前提条件: | HCIA-AI資格の取得または同等の知識、および6～12か月程度のAI開発経験を推奨 |
| 公式シラバスのURL: | https://edu.huaweicloud.com/intl/en-us/certificationindex/career/aisd.html |
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: 音声処理演習ガイド | 12% | - 音声モデルの構築と調整 - アプリケーションのデプロイと動作確認 - 音声データ処理の実践 |
| トピック 2: 画像処理の理論と応用 | 26% | - 特徴抽出と表現方法 - 画像の分類・検出・セグメンテーション - 代表的な応用シナリオ - 画像の前処理技術 |
| トピック 3: ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - 代表的なニューラルネットワークの構造 - 学習・最適化手法 - ニューラルネットワークの基本概念 |
| トピック 4: 音声処理の理論と応用 | 10% | - 応用事例 - 音声信号処理の基礎 - 音声認識と音声合成 - 音声の特徴抽出 |
| トピック 5: 自然言語処理演習ガイド | 10% | - NLPモデルの学習と評価 - 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 |
| トピック 6: 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% | - 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 - HuaweiにおけるAI開発の全体方針 |
| トピック 7: 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 8: ModelArtsの概要 | 4% | - ModelArtsの位置付けとアーキテクチャ - 基本的な操作の流れ - 主な機能とサービスモジュール |
| トピック 9: 画像処理演習ガイド | 12% | - 性能の最適化と検証 - 開発環境の構築 - 画像処理モデルの開発とデプロイ |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
問題 #1
Which of the following statements are true about the differences between using convolutional neural networks (CNNs) in text tasks and image tasks?
A. Color image input is multi-channel, whereas text input is single-channel.
B. CNNs are suitable for image tasks, but they perform poorly in text tasks.
C. For CNN, there is no difference in handling text or image tasks.
D. When the CNN is used for text tasks, the kernel size must be the same as the number of word vector dimensions. This constraint, however, does not apply to image tasks.
問題 #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.
問題 #3
What are the adjacency relationships between two pixels whose coordinates are (21,13) and (22,12)?
A. 8-adjacency
B. 4-adjacency
C. No adjacency relationship
D. Diagonal adjacency
問題 #4
Seq2Seq is a model that translates one sequence into another sequence, essentially consisting of two recurrent neural networks (RNNs), one is the Encoder, and the other is the ---------. (Fill in the blank.)
問題 #5
In the field of deep learning, which of the following activation functions has a derivative not greater than 0.5?
A. Tanh
B. ReLU
C. SeLU
D. Sigmoid
解説：
| 問題 #1 正解： A、D | 問題 #2 正解： A、C、D | 問題 #3 正解： A、D | 問題 #4 正解： 会員のみ閲覧可能 | 問題 #5 正解： D |
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