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H13-321_V2.0-ENU Fragen&Antworten & H13-321_V2.0-ENU Fragen Antworten
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Die Huawei H13-321_V2.0 (HCIP-AI-EI-Entwickler v2.0) ist ein Zertifizierungstest für Entwickler, die ihre Fähigkeiten beim Aufbau und Bereitstellen von AI-Anwendungen auf der Huawei-Plattform validieren möchten. Die Prüfung deckt verschiedene Themen ab, einschließlich KI -Entwicklungsrahmen, Deep Learning -Modellen, Big -Data -Verarbeitung und Cloud -Service -Bereitstellung. Das Bestehen dieser Prüfung zeigt, dass der Kandidat über das erforderliche Know -how verfügt, um KI -Lösungen mithilfe der fortschrittlichen Technologien von Huawei zu entwerfen und umzusetzen.
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H13-321_V2.0-ENU Fragen Antworten - H13-321_V2.0-ENU Simulationsfragen
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Die HCIP-AI-EI Developer V2.0 Prüfung umfasst eine Vielzahl von Themen im Zusammenhang mit AI und EI, einschließlich neuronaler Netze, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing und Spracherkennung. Kandidaten, die die Prüfung bestehen, können ihre Expertise in der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von AI- und EI-Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung demonstrieren.
Die Huawei H13-321_V2.0: HCIP-AI-EI Developer V2.0 Prüfung ist eine Zertifizierungsprüfung, die die Fähigkeiten und das Know-how von Fachleuten im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen testet. Diese Prüfung richtet sich an Entwickler, die ein starkes Verständnis für die Konzepte und Prinzipien von AI sowie praktische Erfahrung in der Gestaltung und Umsetzung von auf AI basierenden Lösungen haben.
Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen (Q115-Q120):
115. Frage
A car company's products, factory A accounts for 60%, factory B accounts for 40%, the defective rate of A is 1%, the defective rate of B is 3%. Now a car is selected and it is defective. What is the probability that it was produced by factory A?
- A. 1/2
- B. 1/3
- C. 2/3
- D. 1/6
Antwort: B
116. Frage
Use the RNN+CTC model for speech recognition. When generating the predicted output, the network predicts the corresponding letter sequence for the input audio feature sequence. The () algorithm can be used to search for the optimal path.
Antwort:
Begründung:
beam search algorithm
117. Frage
How difficult is speech recognition?
- A. All of the above
- B. Scenarios
- C. Geographical factors
- D. Personal characteristics
Antwort: A
118. Frage
What operation does "isinstance" represent in TensorFlow2.0?
- A. Merge tensors
- B. Determine whether it is a Tensor
- C. Determine whether it is numpy
- D. View device information
Antwort: B
119. Frage
The XOR problem refers to the prediction of an output obtained through an XOR logic gate for two given binary inputs. When the inputs are not equal, the output is 1, otherwise the output is 0. ()
- A. True
- B. False
Antwort: A
120. Frage
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