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Huawei H13-321_V2.0-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: 画像処理演習ガイド | 12% | - ModelArtsを活用した画像分類の実装 - Ascendを活用したデプロイメント - 物体検出と領域抽出の実践演習 |
| トピック 2: 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - 単語の表現と埋め込み表現 - RNN、LSTM、GRU、Transformerのアーキテクチャ - テキスト分類、固有表現抽出、機械翻訳 - BERT、GPTおよび事前学習済みモデル |
| トピック 3: 音声処理演習ガイド | 12% | - ModelArtsによる音声系アプリケーションのデプロイメント - Huawei Cloud 音声対話サービス - ASR・TTSサービスの開発 |
| トピック 4: ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - 活性化関数と正則化手法 - 勾配降下法と誤差逆伝播法 - ニューラルネットワークの基本概念 - 多層パーセプトロン（MLP） |
| トピック 5: 自然言語処理演習ガイド | 10% | - アプリケーションの統合とデプロイメント - テキスト分類と固有表現抽出の実装 - ModelArtsによるNLPモデルの学習と調整 |
| トピック 6: 画像処理の理論と応用 | 26% | - OCRおよび視覚系アプリケーションの開発 - 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） - 画像処理の基礎知識 - 画像分類、物体検出、領域抽出 |
| トピック 7: ModelArtsの概要 | 4% | - データ処理、学習、デプロイメントの機能 - ModelArtsプラットフォームの位置付けとアーキテクチャ - 開発環境と各種ツールの利用方法 |
| トピック 8: 音声処理の理論と応用 | 10% | - 音声信号の特性と処理手法 - 自動音声認識（ASR） - テキスト読み上げ（TTS）技術 - 音響モデリングと言語モデリング |
| トピック 9: HuaweiのAI戦略とフルスタック・全シナリオ対応AIポートフォリオ | 2% | - フルスタックおよび全シナリオ対応AI技術の配置構想 - HuaweiのAI開発戦略 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 認定 H13-321_V2.0-ENU 試験問題：
Various indicators of bilinear interpolation are better than those of nearest neighbor interpolation. In practical applications, nearest neighbor interpolation has been eliminated by bilinear interpolation.
- A. False
- B. True
正解：A 🗳️
Which of the following are methods of keyword extraction? (Multiple choice)
- A. HMM
- B. LSI/LSA/LDA
- C. TF-IDF
- D. TextRank
正解：B、C、D 🗳️
The V component of the HSV color space represents the brightness (value) of the color. What is the value range?
- A. 1 to 100
- B. 0 to 100
- C. 0 to 1
- D. 0 to 99
正解：C 🗳️
When paying by face recognition, which of the following steps is correct?
- A. Image preprocessing - object detection - face recognition
- B. Image preprocessing - face recognition - face segmentation
- C. Face recognition - image preprocessing - image detection
- D. Image preprocessing - Image recognition - Face detection
正解：A 🗳️
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