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Huawei H13-311_V3.5 시험 개요:
| 인증 벤더: | Huawei |
|---|---|
| 시험명: | Huawei Certified ICT Associate - Artificial Intelligence(HCIA-AI) V3.5 |
| 시험 번호: | H13-311_V3.5 |
| 합격 점수: | 600/1000 |
| 실제 시험 문항 수: | 60 |
| 관련 자격증: | HCIE-AI HCIP-AI |
| 시험 시간: | 90분 |
| 지원 언어: | Chinese, English |
| 시험 형식: | 드래그 앤 드롭형, 단일 선택형 객관식, 다중 선택형 객관식, 참/거짓 판정형, 빈칸 채우기형 |
| 응시료: | 200 USD |
| 자격증 유효 기간: | 3년 |
| 권장 교육: | HCIA-AI V3.5 공식 교육 과정 MindSpore 공식 학습 자료 |
| 시험 등록: | Huawei 인재 인증 Pearson VUE 등록 |
| 샘플 문제: | Huawei H13-311_V3.5 샘플 문제 |
| 응시 방법: | 온라인 감독 시험 또는 공인 Pearson VUE 시험 센터에서의 현장 시험 |
| 전제 조건: | 고등 수학의 기초 지식, Python 언어 활용 능력, 기본 프로그래밍 개념에 대한 이해 |
| 공식 요강 URL: | https://e.huawei.com/en/talent/certification/exam/H13-311_V3.5 |
Huawei H13-311_V3.5 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: Huawei AI 개발 플랫폼 및 도구 | 20% | - MindSpore 프레임워크 기초 및 개발 실무 - Atlas 시리즈 하드웨어 제품 및 사용 방법 - Ascend 프로세서 및 CANN 아키텍처 - ModelArts 플랫폼의 기능 및 활용 방안 |
| 주제 2: 기계 학습 기초 | 25% | - 모델의 학습, 평가 및 최적화 기법 - 지도 학습 알고리즘 및 원리 - 기계 학습의 기본 개념 및 분류 - 비지도 학습 알고리즘 및 원리 |
| 주제 3: 심층 학습 기초 | 25% | - 일반적인 심층 학습 최적화 알고리즘 - 신경망의 기본 원리 - 순환 신경망(RNN) 및 활용 - 합성곱 신경망(CNN) 및 활용 |
| 주제 4: AI 응용 프로그램 개발 및 실무 | 15% | - Huawei 제품 기반의 대표적인 AI 적용 사례 분석 - AI 응용 프로그램 개발 절차 - 일반적인 AI 모델 배포 방식 |
| 주제 5: AI 개요 | 15% | - AI의 주요 응용 분야 및 산업 적용 사례 - AI의 기본 개념 및 발전 역사 - AI 윤리 및 발전 동향 - Huawei의 전체 스택·전 분야 AI 전략 및 Ascend AI 시스템 |
H13-311_V3.5 시험에 대해 궁금한 점을 모았습니다
H13-311_V3.5 시험은 Huawei의 HCIA-AI 자격 취득을 위해 치르는 공인 시험입니다. 이 시험은 준회원 수준 수준의 역량을 평가합니다. 관련 자격으로는 HCIP-AI, HCIE-AI 등이 있습니다. Fast2test에서는 Huawei HCIA-AI V3.5 시험 대비를 위한 430문항의 연습문제와 모의고사를 제공하고 있습니다.
H13-311_V3.5 시험은 총 60문항이 출제되며, 시험 시간은 90분입니다. 문항당 배정되는 시간이 넉넉하지 않아 문제를 읽고 판단하는 속도가 중요하므로, 평소에 시간을 재고 문제를 푸는 연습을 권해 드립니다. Fast2test의 모의고사를 활용해 실제 시험과 동일한 제한 시간 안에 전체 문항을 풀어 보시면 시간 배분 감각을 익히는 데 큰 도움이 됩니다.
H13-311_V3.5 시험의 합격 기준 점수는 600/1000이며, 공식 응시료는 200 USD입니다. 불합격 시 재응시에는 응시료를 다시 전액 지불해야 하므로 한 번 불합격하면 비용 부담이 두 배로 늘어납니다. 본시험 전에 Fast2test의 430문항 연습문제로 실력을 충분히 점검하신 뒤 응시하시는 것을 권장합니다.
H13-311_V3.5 시험의 응시 조건은 다음과 같습니다. 고등 수학의 기초 지식, Python 언어 활용 능력, 기본 프로그래밍 개념에 대한 이해 보다 정확하고 최신의 응시 자격 정보는 공식 시험 안내 페이지에서 반드시 확인하시기 바랍니다.
H13-311_V3.5 시험은 아래의 공식 접수 채널을 통해 신청하실 수 있습니다.
시험은 온라인 감독 시험 또는 공인 Pearson VUE 시험 센터에서의 현장 시험 방식으로 진행되니 접수 전에 응시 환경을 미리 확인해 보시기 바랍니다.
Huawei에서는 H13-311_V3.5 시험 대비를 위한 공식 추천 교육 과정을 제공하고 있습니다.
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Fast2test은 구매일로부터 60일 이내에 해당 시험에 응시하여 불합격한 경우 환불 보장을 제공합니다. 다만 구매 후 3일 이내의 응시, 자료 다운로드 후 미응시, 무료 자료 및 만료된 주문은 적용되지 않으며, 응시자 성명과 결제자 성명이 일치해야 합니다. 환불을 신청하시려면 시험 후 2일 이내에 응시 등록 확인서 사본과 공식 성적표(Score Report) PDF를 제출해 주셔야 하며, 접수 후 7일 이내에 처리됩니다. 환불 대신 제품 교환을 선택하시면 동일 가치의 시험 자료 2개를 무료로 받으실 수 있으며, 기존 구매 제품의 업데이트 서비스도 그대로 유지됩니다. 제품은 결제 후 즉시 다운로드할 수 있으며 1분 이내에 이메일로도 발송됩니다. 2시간이 지나도 받지 못하신 경우 고객센터로 문의해 주시기 바라며, 설치 가능한 컴퓨터 대수에는 제한이 없습니다.
H13-311_V3.5 시험 범위는 총 5개의 도메인으로 구성되어 있습니다. 대표적인 도메인으로는 AI 개요(15%), 심층 학습 기초(25%), 기계 학습 기초(25%) 등이 출제됩니다. 각 도메인의 세부 항목과 전체 출제 범위는 위의 Exam Topics 영역에서 확인하실 수 있습니다.
최신 HCIA-AI H13-311_V3.5 무료샘플문제
Which of the following is not MindSpore Features of the core architecture?
- A. Automatic coding
- B. Automatic tuning
- C. Automatic parallel
- D. Automatic differentiation
Grid search is a method of parameter adjustment.
- A. FALSE
- B. TRUE
What are the regularizations in deep learning? (Multiple Choice)
- A. Integration method
- B. Dropout
- C. L1 norm. L2 norm
- D. Data set enhancement
Correctly connect the layers in the architecture of an Ascend AI Processor.

On-Device Execution, that is, the entire image is offloaded and executed, and the computing power of the Yiteng chip can be fully utilized, which can greatly reduce the interaction overhead, thereby increasing the accelerator occupancy rate.
On-Device The following description is wrong?
- A. MindSpore Realize decentralized autonomy through adaptive graph optimization driven by gradient data A11 Reduce, Gradient aggregation is in step, and calculation and communication are fully streamlined
- B. The challenge of distributed gradient aggregation under super chip computing power:ReslNet50 Single iteration 20ms Time will be generated The synchronization overhead of heart control and the communication overhead of frequent synchronization. Traditional methods require 3 Synchronization completed A11 Reduce, Data-driven method autonomy A11 Reduce, No control overhead
- C. MindSpore Through the chip-oriented depth map optimization technology, the synchronization wait is less, and the "data computing communication" is maximized. The parallelism of "trust", compared with training performance Host Side view scheduling method is flat
- D. Challenges of model execution under super chip computing power: Memory wall problems, high interaction overhead, and difficulty in data supply. Partly in Host Executed, partly in Device Execution, interaction overhead is even much greater than execution overhead, resulting in low accelerator occupancy
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pdf파일 먼저 공부하고 vce파일로 시험보듯이 테스트하고……
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