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Huawei H13-325_V1.0 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: データ処理と特徴量エンジニアリング | - 特徴抽出と変換 - データの収集と前処理 |
| トピック 2: デプロイとMLOps | - モデルのデプロイ戦略 - AIライフサイクル管理とモニタリング |
| トピック 3: ディープラーニングとフレームワーク | - フレームワーク(MindSpore / TensorFlow / PyTorchの基礎) - ニューラルネットワークの基礎 |
| トピック 4: 人工知能の基礎 | - AIの概念と用語 - 機械学習とディープラーニングの概要 |
| トピック 5: AIアプリケーション開発とModelArts | - Huawei ModelArtsプラットフォームの使用方法 - モデルのトレーニング、評価、および最適化 |
| トピック 6: 機械学習アルゴリズム | - 教師なし学習アルゴリズム - 教師あり学習アルゴリズム |

弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。



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