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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: 音声処理の理論と応用 | 10% | - 音声認識と音声合成 - 応用事例 - 音声信号処理の基礎 - 音声の特徴抽出 |
| トピック 2: 画像処理演習ガイド | 12% | - 画像処理モデルの開発とデプロイ - 開発環境の構築 - 性能の最適化と検証 |
| トピック 3: 自然言語処理演習ガイド | 10% | - NLPモデルの学習と評価 - エンドツーエンドのアプリケーション開発 - テキストの前処理と特徴量設計 |
| トピック 4: 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 5: 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 - HuaweiにおけるAI開発の全体方針 - 全シナリオに対応したAIソリューション |
| トピック 6: 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 7: 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 8: 画像処理の理論と応用 | 26% | - 特徴抽出と表現方法 - 代表的な応用シナリオ - 画像の前処理技術 - 画像の分類・検出・セグメンテーション |
| トピック 9: 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - 機械翻訳・テキスト生成などの技術 - 言語モデルと意味理解 - テキストの処理と表現手法 - 実務における活用例 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題：
1. Which of the following are required for the image object detection algorithm?
A) Object location calculation
B) Object classification determination
C) Object contour calculation
D) Confidence calculation
2. The U-Net uses an upsampling mechanism and has a fully-connected layer.
A) TRUE
B) FALSE
3. The deep neural network (DNN)-hidden Markov model (HMM) does not require the HMM-Gaussian mixture model (GMM) as an auxiliary.
A) TRUE
B) FALSE
4. In cases where the bright and dark areas of an image are too extreme, which of the following techniques can be used to improve the image?
A) Grayscale compression
B) Gamma correction
C) Inversion
D) Grayscale stretching
5. Which of the following is a learning algorithm used for Markov chains?
A) Exhaustive search
B) Viterbi algorithm
C) Baum-Welch algorithm
D) Forward-backward algorithm
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A、B、D | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： C |
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