最高Huawei HCIA-AI H13-311_V3.5試験過去問を推薦します
Huawei HCIA-AI認定資格 H13-311_V3.5 試験は、HCIA-AI V3.5 認定の最新かつ最も更新されたバージョンです。この認定は、人工知能の分野でキャリアアップを目指す人にとって不可欠です。killtest は、より徹底的かつ効果的な方法で試験の準備ができる包括的な HCIA-AI V3.5 認定 H13-311_V3.5 試験問題集を新たにリリースしました。これらの HCIA-AI V3.5 認定 H13-311_V3.5 試験問題集には、すべての主要なトピックと概念を網羅した詳細な質問と回答、模擬試験、学習ガイドが含まれています。当社の HCIA-AI V3.5 認定 H13-311_V3.5 試験問題集をすべて熱心に学習すれば、十分な準備ができ、自信をもって H13-311_V3.5 試験に 1 回目の試行で合格し、成功を確実にし、AI 分野での将来の機会への道を切り開くことができます。
HCIA-AI V3.5 認定に合格すると、次のことが証明されます。(1) AI 開発の歴史、Huawei Ascend AI システム、Huawei のフルスタック全シナリオ AI 戦略、最先端の AI アプリケーション、従来の機械学習とディープラーニングに関連するアルゴリズムを理解している (2) MindSpore 開発フレームワークを使用してニューラル ネットワークを構築、トレーニング、展開できる (3) セールス、マーケティング、製品管理、プロジェクト管理、テクニカル サポートなどの AI 職に就く準備ができている
対象者
AI エンジニアになることを希望する人
HCIA-AI 証明書の取得を希望する人
Huawei AI 製品および AI サービスの使用、管理、保守方法を知りたい人
前提条件
高度な数学の基礎知識を持ち、「数学の基礎」の事前コースを学習していること。
Python 言語に精通しており、「Python の基礎」の事前コースを学習していること。
Huawei HCIA-AI V3.5 認定試験の概要
キーポイントパーセンテージ
AI の概要
AI の概要
AI の応用分野
Huawei の AI 開発戦略
AI をめぐる論争とその将来
機械学習の概要
機械学習アルゴリズム
機械学習の種類
機械学習プロセス
重要な機械学習の概念
一般的な機械学習アルゴリズム
ディープラーニングの概要
ディープラーニング
トレーニング ルール
アクティベーション関数
正規化
オプティマイザー
ニューラル ネットワークの種類
AI 開発フレームワーク
AI フレームワークの開発
MindSpore
MindSpore の機能
MindSpore の開発コンポーネント
AI アプリケーションの開発プロセス
Huawei AI プラットフォームの概要
Huawei Ascend コンピューティング プラットフォーム
Huawei Cloud EI プラットフォーム
Huawei デバイス AI プラットフォーム
最先端の AI アプリケーション
強化学習
GAN
ナレッジ グラフ
インテリジェント ドライビング
量子コンピューティングと機械学習
HCIA-AI V3.5 認定 H13-311_V3.5 無料ダンプの共有
1. Which of the following technologies is commonly used for image feature extraction and related research?
A. Convolutional neural network
B. Naive Bayes classification algorithm
C. Long short-term memory (LSTM) network
D. Word2Vec
Answer: A
2. "Batch inference is a batch job that performs inference on batch data. There is no need for model training before using batch inference." Which of the following is true about this statement?
A. This statement is correct. With batch inference, training is no longer required.
B. This statement is correct. Inference means the end of training.
C. This statement is incorrect. Model training is required before inference is performed.
D. This statement is incorrect. No training is required before batch inference.
Answer: C
3. Consider a scenario where a machine learning algorithm is used to filter spam. According to the definition of machine learning, which of the following describes the experience E?
A. Spam filtering
B. Accuracy of spam filtering
C. All tagged spam and genuine emails in the past three years
D. Email addresses
Answer: C
4. A computer uses labeled images to learn and determine which images contain apples and which contain pears. Which of the following types of machine learning is most applicable to this scenario?
A. Supervised learning
B. Unsupervised learning
C. Semi-supervised learning
D. Reinforcement learning
Answer: A
5. Which of the following statements is true about classification models and regression models in machine learning?
A. For regression problems, the output variables are discrete values. For classification problems, the output variables are continuous values.
B. The most commonly used indicators for evaluating regression and classification problems are accuracy and recall rate.
C. There may be overfitting in both regression and classification problems.
D. Logistic regression is a typical regression model.
Answer: C
6. During neural network training, which of the following values is continuously updated by using the gradient descent method to minimize the loss function?
A. Hyperparameter
B. Feature
C. Number of samples
D. Parameter
Answer: D
7. Which of the following points constitute a support vector of the SVM algorithm without considering regularization terms?
A. Points on the separating hyperplane
B. Farthest points from the separating hyperplane
C. Points closest to the separating hyperplane
D. Points of a certain type
Answer: C
8. Which of the following are false about convolutional neural networks?
A. A convolutional neural network may contain convolutional, pooling, and fully connected layers.
B. Convolution kernels cannot extract global features of images.
C. Common pooling includes max pooling and average pooling.
D. When an image is processed, convolution is implemented by using a scanning window.
Answer: B
9. Overfitting problems can be avoided through dataset expansion. Which of the following statements is true about dataset expansion?
A. The larger the dataset, the lower the probability of overfitting.
B. The larger the dataset, the higher the probability of overfitting.
C. The smaller the dataset, the lower the probability of overfitting.
D. The probability of overfitting decreases when the dataset increases or decreases.
Answer: A
10. Which of the following is NOT a complexity feature of Al computing?
A. Mixed precision computing
B. Parallel data and computing
C. Parallel communication and computing
D. Parallel processing of structured and unstructured data
Answer: D
11. Which of the following statements about the running process of the MindArmour subsystem is false?
A. Configuration policies: Define test policies based on threat vectors and trustworthiness certification requirements and select appropriate test data generation methods.
B. Fuzzing execution: Generate trusted test data randomly based on the model coverage and configuration policies.
C. Evaluation report: Generate, an evaluation report based on built-in or user-defined trustworthiness metrics.
D. Trustworthiness enhancement: Use preset methods to enhance the trustworthiness of Al models.
Answer: B
12. Which of the following are topics of speech processing research?
A. Speech recognition
B. Voice processing
C. Speech wake-up
D. Voiceprint recognition
Answer: ABCD
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