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Huawei H13-311-ENU 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 数学とPythonの基礎 | 20% | - Pythonプログラミングの基礎 - データ処理と可視化 - 線形代数、確率・統計 |
| トピック 2: AI開発フレームワーク | 12% | - TensorFlowの基礎と使用方法 - Huawei MindSporeフレームワーク紹介 |
| トピック 3: 機械学習概要 | 20% | - モデルの学習と評価 - 基本概念と分類 - 一般的なアルゴリズムとモデル |
| トピック 4: Huawei AIプラットフォームと応用 | 8% | - AscendコンピューティングプラットフォームとAtlasシリーズ - 代表的なAI応用シナリオ - Huawei Cloud EIとModelArts |
| トピック 5: ディープラーニング概要 | 25% | - ニューラルネットワークの基礎 - 学習メカニズムと最適化 - CNN、RNNと基本アーキテクチャ |
| トピック 6: 人工知能（AI）概要 | 15% | - AIの歴史と発展 - HuaweiのAI戦略とフルスタックアーキテクチャ - AI技術と応用分野 |
Huawei HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence) 認定 H13-311-ENU 試験問題：
1. Which of the following descriptions about the Recurrent Neural Network (RNN) is correct?
A) Can be used to process sequence data.
B) Unlike convolutional neural networks, parameters of RNN cannot be shared.
C) The units above the hidden layer are not associated with each other.
D) Cannot process variable length sequence data.
2. In order for a machine to be intelligent, it must be knowledgeable. Therefore, there is a research field in artificial intelligence, which mainly studies how computers automatically acquire knowledge and skills to achieve self-improvement. What is the branch of this research called?
A) Natural language processing
B) Machine learning
C) Neural Network
D) Expert system
3. Which of the following options is not central to linear algebra?
A) Vector space
B) Linear transformation
C) Matrix theory
D) Probability theory
4. What are the mainstream deep learning open source tools? (Multiple choice)
A) Caffe
B) Theano
C) Scikit-learn
D) TensorFlow
E) Torch
5. Reducing the gap between the training error and the test error will result in over-fitting. How to prevent over-fitting? (Multiple Choice)
A) Cross validation
B) Integration method
C) Feature Engineering
D) Increase regularization
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： D | 質問 # 4 正解： A、B、D、E | 質問 # 5 正解： A、B、C、D |
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