H13-321_V2.0-ENU Probesfragen & H13-321_V2.0-ENU PDF

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Die Zertifizierungsprüfung von Huawei H13-321_V2.0 (HCIP-AI-EI-Entwickler v2.0) soll die Fähigkeiten und das Wissen von Entwicklern testen, die an der Arbeit mit künstlichen Intelligenz (AI) und ENTERGEBEDINGENDE (EI) -Technologien interessiert sind. Diese Zertifizierung ist perfekt für Personen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der KI- und EI -Entwicklung erweitern und Experte in der Branche werden. Die Prüfung soll die Fähigkeit des Kandidaten bewerten, KI- und EI -Systeme mithilfe von Huawei -Produkten und -Technologien zu entwickeln, zu verwalten und zu pflegen.

Die Huawei H13-321_V2.0 (HCIP-AI-EI Developer V2.0) Zertifizierungsprüfung ist eine professionelle Zertifizierungsprüfung, die für Entwickler konzipiert ist, die ihre Fähigkeiten bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI- und EI-Lösungen unter Verwendung von Huawei-Technologien verbessern möchten. Die Prüfung richtet sich an Entwickler, die ein gutes Verständnis von KI- und EI-Konzepten haben und praktische Erfahrung bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI- und EI-Lösungen unter Verwendung von Huawei-Technologien haben.

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H13-321_V2.0-ENU PDF, H13-321_V2.0-ENU Pruefungssimulationen

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Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.0 H13-321_V2.0-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen (Q530-Q535):

530. Frage
What is the main function of MoXing? (Multiple choice)

A. Simple encapsulation of deep learning engine API interfaces such as TensorFlow
B. Huawei's self-developed deep learning tool library
C. Distributed training acceleration framework for deep learning engines such as TensorFlow, encapsulation and acceleration of API interfaces
D. Huawei's self-developed deep learning engine

Antwort: B,C

531. Frage
How does the learning rate change when using the AdaGrad algorithm?

A. Increase first and then decrease
B. Reduce
C. Decrease first and then increase
D. Increase

Antwort: B

532. Frage
In which of the following fields does the convolutional neural network perform well?

A. Computer Vision
B. Speech Recognition
C. Knowledge Graph
D. Machine Translation

Antwort: A

533. Frage
Which one affects the number of weights in 2D convolution? (Multiple choice)

A. Width
B. High
C. Number of convolution kernels
D. Depth

Antwort: A,B,C

534. 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

535. Frage
......

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Lou Bell Lou Bell

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