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Huawei H35-323 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: ディープラーニングとニューラルネットワーク | - トレーニングと最適化手法 - 過学習と正則化 - CNNおよびRNNの基礎 |
| トピック 2: AI開発フレームワークとツール | - ModelArtsプラットフォームの使用方法 - データの前処理とパイプライン - MindSporeフレームワークの基礎 |
| トピック 3: AIネットワークとインテリジェントアプリケーション | - ネットワーク最適化シナリオにおけるAI - インテリジェントな障害検知 - トラフィック予測と異常検知 |
| トピック 4: デプロイメントとMLOpsの概念 | - モデルデプロイのライフサイクル - 継続的なトレーニングとモニタリング - エッジおよびクラウドのデプロイシナリオ |
| トピック 5: AIの基礎と機械学習の基本 | - ニューラルネットワークの基本概念 - モデル評価と評価指標 - 教師あり学習と教師なし学習 |
季川**
