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試験コード：H13-321_V2.0-ENU
試験名称：HCIP-AI-EI Developer V2.0
認証ベンダー：Huawei
最近更新時間：2026-09-12
問題と解答：全574問
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Huawei H13-321_V2.0-ENU 試験概要:
| 認定ベンダー: | Huawei |
|---|---|
| 試験名: | Huawei Certified ICT Professional - AI-EI Developer V2.0 |
| 試験番号: | H13-321_V2.0 |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 合格点: | 600/1000 |
| 受験料: | USD 300 |
| 試験形式: | 複数選択問題, 単一選択問題, 穴埋め問題, ドラッグアンドドロップ問題, 正誤判定問題 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 関連資格: | HCIE-AI HCIA-AI |
| 出題数: | 60 |
| 対応言語: | 英語, 中国語 |
| 推奨トレーニング: | Huawei Cloud 開発者向け学習コンテンツ |
| 受験申し込み: | Pearson VUE |
| サンプル問題: | Huawei H13-321_V2.0-ENU サンプル問題 |
| 受験方法: | コンピューターベースの試験で、オンラインまたは認定試験会場で受験可能です |
| 前提条件: | HCIA-AIの認定取得または同等の知識を有することが強く推奨されますが、受験の必須条件ではありません |
| 公式シラバスのURL: | https://edu.huaweicloud.com/intl/en-us/certificationindex/career/aisd.html |
Huawei H13-321_V2.0-ENU 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| HuaweiのAI開発戦略およびフルスタック・全シナリオ対応AIソリューションの概要 | 2% | |
| 画像処理ハンズオンガイド | 12% | - ModelArtsを活用した画像系アプリケーション開発 |
| ModelArtsプラットフォーム開発実習 | 10% | |
| ModelArtsの概要 | 4% | - ModelArtsプラットフォームのアーキテクチャ - 開発・デプロイメントのワークフロー |
| 画像処理の理論知識と応用 | 26% | - コンピュータビジョンの概要 - 画像認識、物体検出、画像セグメンテーション - 畳み込みニューラルネットワーク - 画像の前処理と特徴量抽出 |
| 音声処理ハンズオンガイド | 12% | - ModelArts上での音声系アプリケーション開発 |
| 音声処理の理論知識と応用 | 10% | - 音声処理の基礎 - 音声認識と音声合成 - 音響モデルと言語モデル |
| ニューラルネットワークの基礎 | 4% | - 深層学習の基礎知識 - ネットワークの学習と最適化 - 人工ニューラルネットワークの原理 |
| 自然言語処理の理論知識と応用 | 10% | - NLPの基本概念 - 代表的なNLPタスクと応用事例 - テキストの処理と表現手法 |
| 自然言語処理ハンズオンガイド | 10% | - ModelArtsを用いたNLPプロジェクトの実践 |
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 認定 H13-321_V2.0-ENU 試験問題：
What is the function of MoXing's automatic hyperparameter search function?
- A. Automatically search for the optimal Batch_size
- B. Automatically search for the optimal hyperparameters in the parameter space
- C. Automatically search for the optimal learning rate
- D. Provide guidance on manual parameter adjustment
Which of the following is not a method of speech feature extraction?
- A. MFCC
- B. PLP
- C. LPC
- D. RNN
In the field of deep learning, which of the following options are correct? (Multiple choice)
- A. Gradient descent is actually to find the partial derivative (gradient) of the loss value with respect to all parameters. The meaning of the gradient is the direction of the fastest change.
- B. Learning Rate (LR) is an important hyperparameter in gradient descent
- C. Update all parameter values through learning rate and gradient value to reduce the loss value of the network
- D. Update all parameter values through learning rate and gradient value to increase the loss value of the network
Which of the following descriptions of the request URL are correct? (Multiple choice)
- A. The general format of a URL is
- B. The general format of a URL is
- C. The general format of a URL is
- D. The general format of a URL is
Artificial intelligence, machine learning, and deep learning are mutually exclusive.
- A. True
- B. False
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