PDF Version DemoGarantie 100% pour passer votre examen H13-321_V2.5
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Huawei H13-321_V2.5 Sujets du programme d'examen :
| Section | Pondération | Objectifs |
|---|---|---|
| Overview of Huawei's AI Development Strategy and Full-Stack, All-Scenario AI Portfolio | 2% | - Huawei AI development layout - All-scenario AI solutions - Full-stack AI technology system |
| Theoretical Knowledge and Applications of Natural Language Processing | 10% | - Machine translation, text generation and other technologies - Language model and semantic understanding - Practical application - Text processing and representation |
| Natural Language Processing Lab Guide | 10% | - End-to-end application development - Text preprocessing and feature engineering - NLP model training and evaluation |
| Overview of ModelArts | 4% | - Basic operation process - Core functions and service modules - ModelArts positioning and architecture |
| Theoretical Knowledge and Applications of Image Processing | 26% | - Feature extraction and representation - Typical application scenarios - Image classification, detection and segmentation - Image preprocessing technology |
| Neural Network Basics | 4% | - Training and optimization methods - Common neural network structures - Basic concepts of neural networks |
| Theoretical Knowledge and Applications of Speech Processing | 10% | - Speech recognition and synthesis - Application cases - Speech feature extraction - Speech signal processing foundation |
| Image Processing Lab Guide | 12% | - Image processing model development and deployment - Performance optimization and testing - Development environment setup |
| Speech Processing Lab Guide | 12% | - Speech model building and tuning - Speech data processing practice - Application deployment and verification |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 H13-321_V2.5 questions d'examen
Question n°1
The image saturation can be enhanced by processing the ________ component of the HSV color space. (Enter H, S, or V.)
Question n°2
Among image preprocessing techniques, gamma correction is a common non-linear brightness adjustment method. Which of the following statements are true about the application and features of gamma correction?
A. Gamma correction applies only to grayscale images and does not apply to color images.
B. When # > 1, the input low grayscale range is compressed, and the high grayscale range is stretched, enhancing the bright areas while compressing the dark areas.
C. When # < 1, the input high grayscale range is compressed, and the low grayscale range is stretched, enhancing the dark areas while compressing the bright areas.
D. Gamma correction is an enhancement technique based on exponential transformation mapping. It is used for non-linear contrast stretching.
Question n°3
In the field of deep learning, which of the following activation functions has a derivative not greater than 0.5?
A. ReLU
B. Tanh
C. SeLU
D. Sigmoid
Question n°4
The jieba ------() method can be used for word segmentation.
Question n°5
The attention mechanism in foundation model architectures allows the model to focus on specific parts of the input data. Which of the following steps are key components of a standard attention mechanism?
A. Compute the weighted sum of the value vectors using the attention weights.
B. Apply a non-linear mapping to the result obtained after the weighted summation.
C. Normalize the attention scores to obtain attention weights.
D. Calculate the dot product similarity between the query and key vectors to obtain attention scores.
Questions et réponses:
| Question n°1 Réponse: uniquement visible pour les membres | Question n°2 Réponse: B,C,D | Question n°3 Réponse: D | Question n°4 Réponse: uniquement visible pour les membres | Question n°5 Réponse: A,C,D |
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