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Huawei H13-321_V2.0 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: 自然言語処理ラボ | - 実践開発
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| トピック 2: ニューラルネットワーク基礎 | - ニューラルネットワークの基礎
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| トピック 3: 音声処理の理論と応用 | - 音声AI技術
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| トピック 4: 画像処理ラボ | - 実践開発
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| トピック 5: 自然言語処理の理論と応用 | - NLPの基礎
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| トピック 6: Huawei AI開発戦略とAIポートフォリオ | - Huawei AIエコシステム
|
| トピック 7: ModelArtsプラットフォーム概要 | - AI開発プラットフォーム
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| トピック 8: 画像処理の理論と応用 | - コンピュータビジョンの基礎
|
| トピック 9: 音声処理ラボ | - 実践開発
|
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 認定 H13-321_V2.0 試験問題：
1. Which of the following descriptions of gradient disappearance and gradient explosion are correct? (Multiple choice)
A) The gradient disappearance problem can be effectively solved by simple gradient clipping
B) Gradient explosion usually occurs in deep networks and when the weight initialization value is too large
C) The gradient explosion problem can be effectively solved by simple gradient clipping
D) One of the reasons for the disappearance of gradients is the use of inappropriate activation functions in deep networks, such as sigmoid
2. In order to solve the gradient disappearance problem, GRU uses () operation at the hidden layer output, t-1 state and t hidden layer state
3. Which of the following options are correct regarding the standard RNN model? (Multiple choice)
A) Back propagation does not consider the time direction
B) There is no many-to-many model structure
C) There is a one-to-one model structure
D) There is a one-to-many model
4. What are the evaluation indicators used in image segmentation?
5. Which of the following belongs to the optimizer in gradient descent? (Multiple choice)
A) momentum
B) Adaboost (Ensemble learning idea)
C) Adam (improved version of the optimizer)
D) Adagrad (Adaptive Gradient Descent Optimizer)
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： B、C、D | 質問 # 2 正解： メンバーにのみ表示されます | 質問 # 3 正解： C、D | 質問 # 4 正解： メンバーにのみ表示されます | 質問 # 5 正解： A、C、D |
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