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Huawei H13-311-ENU Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Überblick über das tiefe Lernen | 25% | - Aufbau von neuronalen Netzen und Rückwärtspropagation - Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen und Optimierer - Grundlagen von CNN, RNN/LSTM und Transformer |
| Überblick über die KI | 15% | - Wichtige technische Teilbereiche: ML, DL, maschinelles Sehen, NLP - Definition, Geschichte und Entwicklungstrends der KI - Typische Anwendungen in der Industrie und Ethik der KI |
| Überblick über das maschinelle Lernen | 20% | - Gängige Algorithmen: Regression, Entscheidungsbaum, SVM, Clusteranalyse - Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen - Modelltraining, Modellbewertung, Überanpassung und Unteranpassung |
| KI-Lösungen und Anwendungen von Huawei | 5% | - Einsatzszenarien für KI auf Edge-Geräten und in der Cloud - Ascend-Prozessoren, Atlas-Hardware und CANN - Ganzheitliche KI-Strategie für alle Einsatzbereiche |
| Grundlagen der Mathematik und von Python | 15% | - Grundlagen der linearen Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Analysis - Python-Syntax, Datenstrukturen und Bibliotheken: NumPy, Pandas, Matplotlib |
| Frameworks für die KI-Entwicklung | 20% | - Grundlagen und Handhabung des Frameworks MindSpore - Huawei Cloud ModelArts und das Ascend-KI-Ökosystem - Grundlagen von TensorFlow/PyTorch |
Huawei HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence) H13-311-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen
1. The determinant of square matrix A is a scalar.
A) True
B) False
2. X, Y are random variables, C is a constant, which of the following description about the nature of the mathematical expectation is incorrect?
A) E(XY) = E(X)E(Y)
B) E(X+Y) = E(X)+E(Y)
C) E(CX) = CE(X)
D) E(C) = CA. E(C) = C
3. About Bayesian formula: P(W|X)=P(X|W)*P(W)/P(X) What is the correct description?
A) P(W) is the posterior probability
B) P(X|W) is a conditional probability
C) P(X) is the posterior probability
D) P(W|X) is a prior probability
4. 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) Feature Engineering
C) Dimensional disaster
D) Manifold learning
5. What are the commonly used loss functions? (Multiple choice)
A) Weighted Sigmoid Cross Entropy
B) Sigmoid cross entropy
C) Mean variance
D) Sparse cross entropy
E) Softmax cross entropy
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: A,B,C,D,E |
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