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H13-311_V3.5対策学習、H13-311_V3.5関連資格知識
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Huawei H13-311_V3.5（HCIA-AI V3.5）認定試験は、理論的および実用的なコンポーネントの両方で構成される包括的な試験です。理論的コンポーネントには複数選択の質問が含まれますが、実用的なコンポーネントには、Huaweiのテクノロジーを使用してAIソリューションを実装する個人の能力をテストするための実践的な演習が含まれます。試験はオンラインで実施され、認定プログラムの完全性を確保するために提案されています。
Huawei H13-311_V3.5（HCIA-AI V3.5）認定試験は、人工知能（AI）の分野でエキサイティングなキャリアを追求したい個人向けに設計されています。 AIは急速に成長している産業であり、医療、金融、製造など、さまざまな分野を変革しています。企業は引き続きAIテクノロジーを採用して事業運営を最適化するにつれて、AIソリューションを設計、開発、実装できる熟練した専門家に対する需要が高まっています。
試験は、コンピューターサイエンスおよびプログラミングの概念に基本的な理解を持つ個人を対象としています。また、AI分野における知識とスキルを拡大したいプロフェッショナルにも適しています。認定試験は、ソフトウェア開発者、データアナリスト、データサイエンティスト、および他のAI技術を扱うプロフェッショナルにとって理想的です。
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Huawei HCIA-AI V3.5 認定 H13-311_V3.5 試験問題 (Q366-Q371):
質問 # 366
HUAWEI CLOUD ModelArts Is for AI Which of the following functions are in the developed one- stop development platform Mode1Arts Can have?
- A. AI market
- B. Automatic learning
- C. Data governance
- D. Visual workflow
正解：A、B、C、D
質問 # 367
An algorithm of unsupervised learning classifies samples in a dataset into several categories. Samples belonging to the same category have high similarity.
正解：A
解説：
In unsupervised learning, the goal is to find hidden patterns or intrinsic structures in input data without labeled outcomes. One common unsupervised learning task is clustering, where an algorithm groups the dataset into several categories or clusters. Samples within the same cluster have high similarity based on certain features, while samples in different clusters have low similarity. Examples of clustering algorithms include k-means and hierarchical clustering.
質問 # 368
In a fully-connected structure, a hidden layer with 1000 neurons is used to process an image with the resolution of 100 x 100. Which of the following is the correct number of parameters?
- A. 10,000
- B. 10,000,000
- C. 1,000,000
- D. 100,000
正解：C
解説：
In a fully-connected layer, the number of parameters is calculated by multiplying the number of input features by the number of neurons in the hidden layer. For an image of resolution 100×100=10,000100 imes 100 = 10,000100×100=10,000 pixels and a hidden layer of 1,000 neurons, the total number of parameters is 10,000×1,000=1,000,00010,000 imes 1,000 = 1,000,00010,000×1,000=1,000,000.
質問 # 369
In the process of training the neural network, we use the gradient descent method to continuously update which value, which makes the loss Function minimization?
- A. parameter
- B. Hyperparameter
- C. Eigenvalues
- D. Number of samples
正解：A
質問 # 370
TensorFlow only supports Python and R language
正解：A
質問 # 371
......
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