[Sep 19, 2022] H13-311_V3.0 Practice Exam Dumps - 99% Marks In Huawei Exam [Q130-Q146]

[Sep 19, 2022] H13-311_V3.0 Practice Exam Dumps - 99% Marks In Huawei Prüfung [Q130-Q146]

19. September 2022 admin 0 Kommentare

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[Sep 19, 2022] H13-311_V3.0 Praxis Prüfung Dumps - 99% Marks in Huawei Prüfung

Aktualisierte, verifizierte H13-311_V3.0 Q&As - Bestehensgarantie oder volle Rückerstattung

Huawei H13-311_V3.0 Prüfung Syllabus Themen:

Thema	Einzelheiten
Thema 1	Andere wichtige Methoden des maschinellen Lernens Maschinelles Lernen Definition HUAWEI CLOUD-Plattform für intelligente Unternehmensanwendungen
Thema 2	Software-Architektur der Ascend-Chips Gemeinsame Module von TensorFlow 2.x
Thema 3	Entwicklung von Apps auf Basis der Huawei HiAI-Plattform Technische Bereiche und Anwendungsbereiche von AI
Thema 4	Experiment zum maschinellen Lernen Mainstream-Entwicklungsrahmen Huawei AI Computing-Plattform Atlas
Thema 5	Huawei Open AI Platform für intelligente Geräte Grundlegende Schritte der Deep Learning-Entwicklung
Thema 6	Mainstream-Entwicklungsrahmen und Deep-Learning-Experiment Gemeinsame Algorithmen für maschinelles Lernen
Thema 7	Mainstream-Entwicklungsrahmen für KI Die KI-Entwicklungsstrategie von Huawei Industrieanwendungen von Atlas
Thema 8	Hardware-Architektur der Ascend-Chips MindSpore Entwicklung und Anwendung

Q130. Welche der folgenden Optionen ist kein Tensor-Attribut?

Name (Identifizierung)

Form

Typ

Knoten

Q131. Die Generierung eines Konfrontationsnetzes ist wie ein Spielsystem. Der Generator erzeugt gefälschte Proben, und der Diskriminator entscheidet, ob sie wahr oder falsch sind. Unser ideales Ergebnis ist?

Der Generator erzeugt ungefähr die gleichen Samples

Der Diskriminator unterscheidet effizient zwischen echten und falschen Proben, die vom Generator erzeugt werden

Der Diskriminator kann die vom Generator erzeugten echten und falschen Proben nicht unterscheiden

Der Generator erzeugt verschiedene Samples

Q132. HUAWEI HiAI Welches Tool wird von der Plattform zur Integration unterstützt?

Jupyter-Notebook

MyEclipse

Android-Studio

Spinne

Q133. Das TensorFlow-Framework unterstützt keine Windows-Systeme.

Wahr

Falsch

Q134. der Vektor ist eine Zahl.

Wahr

Falsch

Q135. Welche der folgenden Lösungen sind für Huawei Cloud EI-Branchenszenarien geeignet?

Intelligente Logistik

Intelligente Wasserangelegenheiten

Intelligenter Transport

Intelligente Finanzen

Intelligente Fertigung

Q136. Das Folgende gehört zu TensorFlow2.0 Das Merkmal ist?

Einführung in die Keras-Schnittstelle

Unterstützung des Mechanismus für statische Bilder

Unterstützung von mehr Plattformen und mehr Sprachen

Weiterhin kompatibel sein Tensorflowl.x Verwandte Module

Q137. Welche der folgenden Optionen gehören zum Tensorflow-Konzept? (Mehrfachauswahl)

Tensor

Variablen

Platzhalter

Operation

Konversation

Q138. Welche der folgenden Optionen ist nicht der Tensorflow-Erstellungsprozess?

Erstellung einer Berechnungstabelle

Eingangstensor

Erzeugen einer Sitzung

Update Gewichte I Richtige Antworten)

Q139. Welche der folgenden Optionen sind die Eigenwerte der Matrix A, wie in der Abbildung unten dargestellt?

-2

-4

Q140. Fügen Sie der Verlustfunktion der linearen Regression L1 einen regulären Term hinzu, diesmal wird die Regression Lasso-Rückkehr genannt.

WAHR

FALSCH

Q141. Welches der folgenden Optimierungsprobleme lässt sich anhand der Nebenbedingungen klassifizieren? (Mehrfachauswahl)

Gleichstellungsauflagen

Zwänge der Ungleichheit

Unbeschränkte Bedingungen

Semi-Zwangsbedingungen

Q142. Aus der Perspektive der technischen Architektur AI Die Klassifizierung von Chips umfasst?

FPGA

CPU

GPU

ASIC

Q143. Merkmal ist die Dimension, die die Merkmale der Stichprobe beschreibt. In Bezug auf die Interpretierbarkeit beim traditionellen maschinellen Lernen und beim Deep Learning ist die folgende Aussage richtig:

Merkmale sind bei traditionellem maschinellem Lernen interpretierbar, aber bei tiefem Lernen schwach

Merkmale sind beim traditionellen maschinellen Lernen schwach, beim Deep Learning aber stark

Merkmale sind beim traditionellen maschinellen Lernen und beim Deep Learning nur schwach interpretierbar

Die Merkmale sind im traditionellen maschinellen Lernen und im Deep Learning interpretierbar

Q144. Der Optimierer ist ein wichtiger Bestandteil des Trainings neuronaler Netze. Welcher der folgenden Punkte gehört nicht zum Zweck der Verwendung des Optimierers?

Beschleunigung der Konvergenz des Algorithmus

Verringern Sie den Schwierigkeitsgrad der manuellen Parametereinstellung

Vermeiden Sie Überanpassung

Vermeiden Sie lokale Extreme

Q145. Welche der folgenden Lösungen sind für das Szenario der Huawei Cloud El-Industrie geeignet? (Multiple Choice)

Intelligente Logistik

Intelligentes Wasser

Intelligenter Transport

Intelligente Finanzen

Intelligente Fertigung

Q146. Was sind die Kernkonzepte von TensorFlow? (Multiple Choice)

Rasterung