Name: H13-311_V3.5
Brand: Pass4Test
SKU: H13-311_V3.5
Price: 39 USD
Availability: InStock
Rating: 4.9 (930 reviews)

質問 1：
All convolution kernels of the same convolution layer in the convolutional neural network are weight-sharing.
A. TRUE
B. FALSE
正解：A

質問 2：
Regular term can also be added to logistic regression to avoid overfitting.
A. TRUE
B. FALSE
正解：A

質問 3：
Artificial intelligence is currently suitable for scenarios with I' known environment, clear objectives, and predictable action ? Deep learning in the fields of image recognition, speech recognition, translation, etc , artificial intelligence basically has human recognition ability. even surpassing human beings Based on these capabilities. it has been applied to many scenes such as medical care and public safety However, there is still a lack of reasoning and cognition
A. False
B. True
正解：B

質問 4：
Which of the following algorithms presents the most chaotic landscape on the loss surface?
A. MBGD
B. BGD
C. Stochastic gradient descent
D. MGD
正解：C
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
Which of the following descriptions about the Recurrent Neural Network (RNN) is correct?
A. The units above the hidden layer are not associated With each other.
B. Cannot process variable length sequence data.
C. Can be used to process sequence data.
D. Unlike convolutional neural networks. parameters of RNN cannot be shared
正解：C

質問 6：
Which of the following activation functions are prone to vanishing gradient problems?
A. Sigmoid
B. Tanh
C. ReLU
D. Softplus
正解：A,B

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Huawei H13-311_V3.5 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Traditional Machine Learning Algorithms: This section covers traditional machine learning algorithms, including linear regression, decision trees, and support vector machines, which continue to play an essential role in AI.
トピック 2	Deep Learning Overview: In this part, deep learning specialists are evaluated on their expertise in deep learning theories and applications. Key topics include neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and processes like backpropagation and gradient descent.
トピック 3	Mainstream AI Development Frameworks: This section tests AI practitioners on their proficiency with popular AI development frameworks like TensorFlow, PyTorch, and Keras.
トピック 4	Huawei AI Development Framework MindSpore: This segment covers Huawei's proprietary AI framework, MindSpore. It evaluates AI developers' understanding of the framework’s structure and its efficiency in handling real-time AI tasks.
トピック 5	AI Overview: This section of the exam focuses on the fundamental concepts of Artificial Intelligence (AI). It evaluates the target audience’s understanding of AI’s historical development, its various applications, and its impact across different industries. The target group includes data scientists and AI engineers.
トピック 6
トピック 7
トピック 8	Machine Learning Overview: This portion tests the knowledge of machine learning engineers and covers core machine learning concepts. It focuses on methods like supervised, unsupervised, and reinforcement learning, in addition to key algorithms such as decision trees, neural networks, and regression models.