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Huawei H13-325_V1.0 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| ModelArts AI開発プラットフォーム | 4% | - データの処理と管理 - モデルの開発・学習・デプロイ - ModelArtsのアーキテクチャと機能 |
| HuaweiのAI開発戦略と製品体系 | 2% | - フルスタック・全シーン対応のAIソリューション - Huawei Cloud EIサービスの概要 |
| ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - ニューラルネットワークのアーキテクチャ設計 - 人工ニューラルネットワーク - 誤差逆伝播アルゴリズム - ディープフィードフォワードネットワーク - ディープラーニングの基礎理論 |
| 画像処理の実習演習 | 12% | - PythonおよびOpenCVによる画像処理 - ModelArts上でのCNNモデル開発 - エンドツーエンドの画像応用アプリケーション開発 |
| NLPの実習演習 | 10% | - NLP応用アプリケーションの開発 - テキストの処理と分析 - NLPモデルの構築と学習 |
| 統合型AI応用アプリケーションの開発 | 12% | - アプリケーションの統合と最適化 - エンドツーエンドのAIプロジェクト設計 - ModelArtsを活用したライフサイクル全体の開発 |
| 自然言語処理の理論と応用 | 10% | - NLPの基礎知識 - 単語埋め込みと言語モデル - NLP向け系列モデル - テキストの前処理と特徴量エンジニアリング - テキスト分類、感情分析、固有表現抽出（NER） |
| 音声処理の理論と応用 | 10% | - 音声処理の概要 - 音声向けディープニューラルネットワークモデル - RNN、LSTMおよび高度な音声モデル - 従来の音声モデル（GMM、HMM） - 音声認識および音声合成の応用 |
| 画像処理の理論と応用 | 26% | - デジタル画像処理の基礎 - コンピュータビジョンの概要 - 画像の前処理技術 - 基本的な画像処理タスク - 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） - 画像の分類・検出・セグメンテーション - 特徴抽出と従来のアルゴリズム |
| 音声処理の実習演習 | 10% | - 音声モデルの学習と最適化 - 音声特徴量の抽出 - 音声応用アプリケーションのデプロイ |
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