H13-311_V3.5 PDF題庫，H13-311_V3.5資訊

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華為H13-311_V3.5（HCIA-AI v3.5）認證考試在全球範圍內得到認可，並且在AI行業中受到高度重視。該認證計劃旨在幫助個人增強其職業前景並在就業市場上獲得競爭優勢。此外，該認證計劃為個人提供了加入華為AI生態系統並與其他AI專家合作以開發創新解決方案的機會。

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華為 H13-311_V3.5（HCIA-AI V3.5）考試是為 IT 專業人員設計的一項認證考試，旨在驗證他們在人工智能領域的技能和知識。該考試聚焦於關鍵的人工智能技術，包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺。通過該考試，候選人可以展示他們使用華為的人工智能技術設計和實施 AI 解決方案的能力。

最新的 HCIA-AI H13-311_V3.5 免費考試真題 (Q61-Q66):

問題 #61
AI Chips are divided into business applications and can be divided into?

• A. training
• B. GPU
• C. reasoning
• D. Model building

答案：A,C

問題 #62
Match the input and output of a generative adversarial network (GAN).

答案：

解題說明：

問題 #63
What is wrong about the image content review service?

• A. terrorism Test results for political violence
• B. labe1 Label representing each test result
• C. confidence Represents confidence, range 0-100
• D. politics Test results for sensitive persons involved in politics

答案：C

問題 #64
Python regular expressions are a special sequence of characters that makes it easy to check if a string matches a pattern.

• A. True
• B. False

答案：A

問題 #65
All kernels of the same convolutional layer in a convolutional neural network share a weight.

• A. FALSE
• B. TRUE

答案：A

解題說明：
In a convolutional neural network (CNN), each kernel (also called a filter) in the same convolutional layer does not share weights with other kernels. Each kernel is independent and learns different weights during training to detect different features in the input data. For instance, one kernel might learn to detect edges, while another might detect textures.
However, the same kernel's weights are shared across all spatial positions it moves across the input feature map. This concept of weight sharing is what makes CNNs efficient and well-suited for tasks like image recognition.
Thus, the statement that all kernels share weights is false.
HCIA AI
Reference:
Deep Learning Overview: Detailed description of CNNs, focusing on kernel operations and weight sharing mechanisms within a single kernel, but not across different kernels.

問題 #66
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