Huawei H13-325_V1.0 : HCIP-AI-Application Developer V1.0

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Huawei H13-325_V1.0 Prüfungsthemen:

Abschnitt	Gewichtung	Ziele
Thema 1: Praktische Übungen zur Sprachverarbeitung	10%	- Bereitstellung von Sprachanwendungen - Training und Optimierung von Sprachmodellen - Extraktion von Sprachmerkmalen
Thema 2: Theorie und Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache	10%	- Worteinbettung und Sprachmodelle - Sequenzmodelle für die NLP - Grundlagen der NLP - Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und NER - Textvorverarbeitung und Merkmalsentwicklung
Thema 3: Entwicklung integrierter KI-Anwendungen	12%	- End-to-End-Entwurf von KI-Projekten - Ganzheitliche Entwicklungszyklen auf Basis von ModelArts - Integration und Optimierung von Anwendungen
Thema 4: Praktische Übungen zur Bildverarbeitung	12%	- End-to-End-Entwicklung von Bildanwendungen - Bildverarbeitung mit Python und OpenCV - Entwicklung von CNN-Modellen auf ModelArts
Thema 5: Theorie und Anwendungen der Sprachverarbeitung	10%	- Herkömmliche Sprachmodelle (GMM, HMM) - Tiefe neuronale Netze für die Sprachverarbeitung - RNN, LSTM und fortgeschrittene Sprachmodelle - Anwendungen der Spracherkennung und Sprachsynthese - Überblick über die Sprachverarbeitung
Thema 6: Huaweis Strategie und Portfolio für die KI-Entwicklung	2%	- Ganzheitliche, bereichsübergreifende KI-Lösungen - Überblick über die Huawei Cloud EI-Dienste
Thema 7: KI-Entwicklungsplattform ModelArts	4%	- Architektur und Funktionen von ModelArts - Modellentwicklung, Training und Bereitstellung - Datenverarbeitung und -verwaltung
Thema 8: Praktische Übungen zur NLP	10%	- Textverarbeitung und -analyse - Erstellung und Training von NLP-Modellen - Entwicklung von NLP-Anwendungen
Thema 9: Theorie und Anwendungen der Bildverarbeitung	26%	- Grundlegende Aufgaben der Bildverarbeitung - Bildklassifizierung, -erkennung und -segmentierung - Merkmalsextraktion und herkömmliche Algorithmen - Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung - Überblick über das maschinelle Sehen - Verfahren zur Bildvorverarbeitung - Convolutional Neural Networks (CNN)
Thema 10: Grundlagen neuronaler Netze	4%	- Grundlagen des tiefen Lernens - Künstliche neuronale Netze - Rückführungsalgorithmen - Tiefe vorwärtsgerichtete Netze - Architekturdesign neuronaler Netze