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Huawei H13-311-ENU 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| 人工知能(AI)概要 | 15% | - HuaweiのAI戦略とフルスタックアーキテクチャ - AIの歴史と発展 - AI技術と応用分野 |
| 機械学習概要 | 20% | - 一般的なアルゴリズムとモデル - モデルの学習と評価 - 基本概念と分類 |
| AI開発フレームワーク | 12% | - Huawei MindSporeフレームワーク紹介 - TensorFlowの基礎と使用方法 |
| ディープラーニング概要 | 25% | - ニューラルネットワークの基礎 - CNN、RNNと基本アーキテクチャ - 学習メカニズムと最適化 |
| 数学とPythonの基礎 | 20% | - 線形代数、確率・統計 - データ処理と可視化 - Pythonプログラミングの基礎 |
| Huawei AIプラットフォームと応用 | 8% | - AscendコンピューティングプラットフォームとAtlasシリーズ - 代表的なAI応用シナリオ - Huawei Cloud EIとModelArts |
Huawei HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence) 認定 H13-311-ENU 試験問題:
問題 #1
What are the core concepts in TensorFlow? (Multiple Choice)
A. Tensor
B. Calculation Chart
C. Dot Product
D. Gridding
問題 #2
Which of the following options is not a reason for traditional machine learning algorithms to promote the development of deep learning?
A. Local invariance and smooth regularization
B. Dimensional disaster
C. Manifold learning
D. Feature Engineering
問題 #3
X, Y are random variables, C is a constant, the nature of the difference in the following options, which is wrong? (Multiple choice)
A. D(C)=0
B. D(XY)=D(X)D(Y)
C. D(CX)=C*C*D(X)
D. D(X+Y)=D(X)+D(Y)
問題 #4
GAN is a deep learning model and one of the most promising methods for unsupervised learning in complex distribution in recent years.
A. False
B. True
問題 #5
The meaning of artificial intelligence was first proposed by a scientist in 1950, and at the same time a test model of machine intelligence was proposed. Who is this scientist?
A. Minsky
B. Von Neumann
C. Turing
D. Zade
解説:
| 問題 #1 正解: A、B | 問題 #2 正解: D | 問題 #3 正解: B、D | 問題 #4 正解: B | 問題 #5 正解: C |

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