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Zuletzt aktualisiert am 19.August 2026

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Huawei H13-311-ENU Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: KI-Entwicklungsframeworks20%- Technologien zur KI-Entwicklung
  • 1. Python für die KI
  • 2. MindSpore Framework
  • 3. Ablauf der Modellentwicklung
  • 4. Bereitstellung von KI-Modellen
Thema 2: Überblick über das Tiefe Lernen25%- Grundlagen des Tiefen Lernens
  • 1. Faltungsneuronale Netze
  • 2. Rekurrente Neuronale Netze
  • 3. Neuronale Netze
  • 4. Transformer-Modelle
Thema 3: Neueste Anwendungen der KI6%- Neue Technologien der KI
  • 1. KI-Ethik und Governance
  • 2. Große Sprachmodelle
  • 3. Generative KI
Thema 4: Überblick über die Künstliche Intelligenz15%- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • 1. Entwicklungstrends der KI-Branche
  • 2. Anwendungsbereiche der KI
  • 3. Konzepte und Entwicklungsgeschichte der KI
Thema 5: Einführung in die KI-Plattformen von Huawei14%- Das KI-Ökosystem von Huawei
  • 1. Atlas-Produkte
  • 2. Ascend KI-Prozessoren
  • 3. CANN
  • 4. ModelArts
  • 5. KI-Dienste von Huawei Cloud
Thema 6: Überblick über das Maschinelle Lernen20%- Grundlagen des Maschinellen Lernens
  • 1. Modelltraining und Modellbewertung
  • 2. Überwachtes Lernen
  • 3. Gängige Algorithmen des Maschinellen Lernens
  • 4. Unüberwachtes Lernen

Huawei HCIA-AI (Huawei Certified ICT Associate-Artificial Intelligence) H13-311-ENU Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following description about the relationship between the Poisson distribution and the binomial distribution is correct?

A) Poisson distribution is an approximation of the binomial distribution when n is very large and p is small.
B) Poisson distribution has no relationship with binomial distribution
C) The mathematical model of the Poisson distribution and the binomial distribution are both Lagrangian models.
D) Poisson distribution can replace binomial distribution


2. Which of the following options is not a reason for traditional machine learning algorithms to promote the development of deep learning?

A) Dimensional disaster
B) Manifold learning
C) Local invariance and smooth regularization
D) Feature Engineering


3. Which of the following features does Python support? (Multiple choice)

A) Derived
B) Inheritance
C) Heavy load
D) Multiple inheritance


4. Deep learning is a branch of machine learning.

A) False
B) True


5. Self-encoder is an unsupervised learning algorithm.

A) False
B) True


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: A
2. Frage
Antwort: D
3. Frage
Antwort: A,B,C,D
4. Frage
Antwort: B
5. Frage
Antwort: B

916 KundenrezensionenNeueste Kommentare

Popler - 

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Preller - 

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Baumgarten - 

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Blessing - 

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