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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% | - 言語モデルのファインチューニング - 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 |
| トピック 2: ModelArts Pro開発 | 20% | - 推論サービスの設定 - AutoMLと自動モデル学習 - ハイパーパラメータ最適化 - モデルのデプロイと管理 |
| トピック 3: 画像認識アプリケーション開発 | 15% | - 事前学習済みモデルを用いた転移学習 - 物体検出の実装 - 画像分類モデル - 画像セグメンテーション |
| トピック 4: HiLensプラットフォーム開発 | 20% | - エッジデプロイ戦略 - リアルタイム推論の最適化 - マルチモーダルデータ処理 - スキル開発フレームワーク |
| トピック 5: EIモデル開発の基礎 | 15% | - 開発環境の構築 - モデル開発プロセス - HiLensフレームワークとスキル - EIサービスとアーキテクチャ |
| トピック 6: ディープラーニングの基礎 | 15% | - 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 - 最適化アルゴリズム - 学習とファインチューニング |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
Which of the following are required for the image object detection algorithm?
- A. Object classification determination
- B. Confidence calculation
- C. Object contour calculation
- D. Object location calculation
正解：A、B、D 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
-------- is a text representation method based on the bag of words (BoW) model. It decomposes words into subwords and then adds the vector representations of the subwords to obtain word vectors, fully utilizing character N-gram information. (Fill in the blank.)
解答を表示 ディスカッション 0正解：
FastText
Explanation:
FastTextis an extension of Word2Vec developed by Facebook AI Research. Unlike Word2Vec, which learns embeddings for whole words, FastText represents each word as a sum of its character n-gram embeddings.
This helps in handling rare words and morphologically rich languages by generating embeddings for unseen words from their subword components.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"FastText decomposes words into character n-grams and represents words as the sum of their n-gram vectors, improving representation for rare and out-of-vocabulary words." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Subword Embedding Models
Which of the following is not an algorithm for training word vectors?
- A. TextCNN
- B. FastText
- C. Word2Vec
- D. BERT
正解：A 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
In 2017, the Google machine translation team proposed the Transformer in their paperAttention is All You Need. The Transformer consists of an encoder and a(n) --------. (Fill in the blank.)
解答を表示 ディスカッション 0正解：
Decoder
Explanation:
The Transformer model architecture includes:
* Encoder:Encodes the input sequence into contextualized representations.
* Decoder:Uses the encoder output and self-attention over previously generated tokens to produce the target sequence.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"The Transformer consists of an encoder-decoder structure, with self-attention mechanisms in both components for sequence-to-sequence learning." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Transformer Overview
Which of the following ModelArts training parameters is used to customize hyperparameters?
- A. Compute Nodes
- B. Resource Pool
- C. Hyperparameter
- D. Algorithm Type
正解：C 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
