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Huawei H13-334_V1.0 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: AIモデルのデプロイと運用保守（O&M） | - 監視、最適化、およびライフサイクル管理 - モデルのデプロイ戦略 |
| トピック 2: 機械学習とディープラーニング | - ニューラルネットワークアーキテクチャとトレーニングの原理 - 教師あり学習、教師なし学習、および強化学習 |
| トピック 3: AI向けデータエンジニアリング | - データの前処理と特徴量エンジニアリング - データパイプラインとデータセット管理 |
| トピック 4: 人工知能（AI）の基礎 | - AI開発のライフサイクル - AI、ML、およびDLの基本概念 |
| トピック 5: Huawei AIプラットフォームとツール | - AIの開発およびデプロイのワークフロー - Huawei ModelArtsのアーキテクチャとサービス |
| トピック 6: AIソリューション設計とアーキテクチャ | - エンドツーエンドのAIソリューション設計原則 - 業界におけるAIアプリケーションのシナリオ |
| トピック 7: AIの倫理、セキュリティ、およびガバナンス | - AIシステムにおけるデータのプライバシーとセキュリティ - AIのコンプライアンスと倫理的配慮 |
Kawano
