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Huawei-certification H13-311-ENU

H13-311-ENU deutsch prüfung

Exam Code: H13-311-ENU

Prüfungsname: HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence)

Aktulisiert: 23-07-2026

Nummer: 175 Q&As

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Über Huawei H13-311-ENU echte Prüfungsfragen

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Huawei H13-311-ENU Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Huawei KI-Plattform und Anwendungen8%- Typische Anwendungsbereiche der KI
- Ascend-Rechenplattform und Atlas-Serie
- Huawei Cloud EI und ModelArts
Thema 2: Überblick über das Maschinelle Lernen20%- Gängige Algorithmen und Modelle
- Modelltraining und Bewertung
- Grundlegende Konzepte und Klassifizierung
Thema 3: Grundlagen der Mathematik und von Python20%- Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Grundlagen der Python-Programmierung
- Datenverarbeitung und Visualisierung
Thema 4: Überblick über das Tiefe Lernen25%- CNN, RNN und grundlegende Architekturen
- Grundlagen neuronaler Netze
- Trainingsmechanismen und Optimierung
Thema 5: KI-Entwicklungsframeworks12%- Grundlagen und Anwendung von TensorFlow
- Einführung in das Framework Huawei MindSpore
Thema 6: Überblick über die Künstliche Intelligenz15%- KI-Technologien und Anwendungsbereiche
- Geschichte und Entwicklung der KI
- KI-Strategie und durchgängige Architektur von Huawei

Huawei HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence) H13-311-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following description about the relationship between the Poisson distribution and the binomial distribution is correct?

A) Poisson distribution can replace binomial distribution
B) The mathematical model of the Poisson distribution and the binomial distribution are both Lagrangian models.
C) Poisson distribution is an approximation of the binomial distribution when n is very large and p is small.
D) Poisson distribution has no relationship with binomial distribution


2. Which of the following are solutions for the Huawei Cloud EI industry scenario? (Multiple Choice)

A) Intelligent Water
B) Intelligent manufacturing
C) Intelligent Logistics
D) Intelligent Finance
E) Intelligent transportation


3. Training error will reduce the accuracy of the model and produce under-fitting. How to improve the model fit? (Multiple choice)

A) Reduce regularization parameters
B) Feature Engineering
C) Increase the amount of data
D) Add features


4. Which of the following is not included in the recurrent neural network usage scenario?

A) Text generation
B) Machine translation
C) Image style migration
D) Speech recognition


5. What is not the optimization method in deep learning?

A) Principal component analysis
B) Back propagation algorithm
C) Random gradient descent
D) Momentum


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: C
2. Frage
Antwort: A,B,C,D,E
3. Frage
Antwort: B,C,D
4. Frage
Antwort: C
5. Frage
Antwort: A

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