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H13-321_V2.0-ENU시험덤프문제 - H13-321_V2.0-ENU학습자료
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H13-321_V2.0 (HCIP-AI-EI Developer V2.0) 시험은 AI 및 EI 기술 개발과 관련된 다양한 주제를 포괄하는 종합적인 시험입니다. 이 시험은 딥 러닝 모델의 아키텍처, 지능형 음성 인식, 자연어 처리 및 Huawei 도구를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하는 주제를 다룹니다. 또한, AI 애플리케이션 개발 및 설계와 관련된 일반적인 문제 해결 능력도 후보자의 역량을 시험합니다.
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최신 HCIP AI EI H13-321_V2.0-ENU 무료샘플문제 (Q531-Q536):
질문 # 531
Which of the following descriptions about the bag-of-words model and TF-IDF are correct? (Multiple choice)
- A. TF-IDF cannot distinguish the importance of common words and proper nouns to the text
- B. The bag-of-words model cannot distinguish the importance of common words and proper nouns to the text
- C. Both the bag-of-words model and TF-IDF ignore the position information of words
- D. Features after bag-of-words vectorization or TF-IDF vectorization usually have the problem of high-dimensional sparsity.
정답：B,C,D
질문 # 532
The rule-based approach is like the instinct of a machine. The machine does what the program says. Machine learning is the ability of a machine to learn after birth, and data is the key to machine learning.
- A. False
- B. True
정답：B
질문 # 533
What are the basic tasks of image recognition? (Multiple choice)
- A. Target Tracking
- B. Object Detection
- C. Image Classification
- D. Image Segmentation
정답：A,B,C,D
질문 # 534
Calculate the LBP feature of a pixel in a 3*3 window. If the value of the pixel is smaller than the surrounding pixels, the calculated feature value is?
- A. 0
- B. 1
- C. 2
- D. 3
정답：C
질문 # 535
In the image preprocessing filtering experiment, which of the following functions calls OpenCV's median blur API?
- A. cv2.medianBlur(im, 5)
- B. cv2.GaussianBlur(im, (5, 5), 0)
- C. cv2.filter2D(im, -1, sharpen_1)
- D. cv2.blur(im, (3, 3))
정답：A
질문 # 536
......
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