HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0 模拟考试题库 Demo
HCIP-AI-MindSpore Developer 考试代码: H13-331 考试类型: 笔试 试卷题型: 单选题、多选题、判断题、填空题、拖拽题 考试时长: 90min 及格分/总分: 600/1000 考试费用: 300USD 考试语言: 中文
QUESTION 1
以下哪个方法中使用了掩码语言模型 (Masked Language Model) ?( )
A.BERT
B.Fast-RCNN
C.ELMo
D.GPT
Correct Answer:A
QUESTION 2
以下关于神经网络结构的设计,描述错误的是哪一项?( )
A.LSTM网络的输入层通常是3维的
B.在分类问题中,输出层的单元数一般等于分类的类型数
C.每个隐藏层的单元数越多分类精度越高,但是也会带来计算性能的下降,因此,要平衡质量和性能间的关系
D.隐藏层的层数越多,网络精度越高,所以可以设置尽可能多的隐藏层
Correct Answer: D
QUESTION 3
MindSpore深度学习框架可以支持动态图和静态图模式,下列哪一项是MindSpore静态图的设置代码?( )
A. context.set context(mode=context.GPU MODE)
B. context.set context(mode=context.GRAPH MODE)
C. context.set context(mode=context.PYNATIVE MODE)
D. context.set context(mode=context.ASCEND MODE)
Correct Answer: B
QUESTION 4
以下关于词向量说法错误的是哪一项?( )
A.BERT与ELMo都可以生成动态词向量
B.Word2Vec有两种类型,Skip-gram与CBOW
C.原始的Glove方法可以很好的处理未登录词问题
D.用fastText获取词向量能够考虑子词级别信息
Correct Answer: C
QUESTION 5
Word2Vec的训练需要进行的是以下哪几项步骤?( )多选
A.模型参数的更新
B.使用反向传播方法
C.构建共现矩阵
D.计算损失函数
Correct Answer:ABD
QUESTION 6
MindSpore在运行过程中,用户可通过以下哪几个方式收集训练信息?( )多选
A.Callback
B.Adversarial Attack
c.Python的Log模块
D. Adaptive Differential Privacy Training
Correct Answer: AC
QUESTION 7
关于ELMo,GPT,BERT,描述不正确的是哪几项?( )多选
A.ELMo、GPT、BERT三者都是静态词向量模型
B.ELMo接近顶层的隐藏层包含了更多的语义信息
C.BERT模型基于自注意力机制构建,其本质是对词与词之间关系的刻画
D.GPT是一个基于Transformer的双向语言模型
Correct Answer: AD
QUESTION 8
BERT模型中使用了[Mask]标记表示该词为掩码,因此,使用BERT模型进行‘’预训练-微调”任务时,会出现掩码与原词不一致的问题,可以使用相似词替换的方式来解决该问题。( )判断
正确
错误
Correct Answer:正确
QUESTION 9
直方图均衡化可以对图像的视觉效果进行增强,这种技术能够自动计算变化函数,不需要人为设置参数,操作简单,适用于所有情况。( )判断
正确
错误
Correct Answer:错误
QUESTION 10
当输入文本长度为6(词数),词向量长度为128,使用TextCNN模型,并使用2个维度为5×128,2个维度为3×128的卷积核,则最后结果单元的数量为 。 (请填写阿拉伯数字) 填空
Correct Answer: 4
考试科目
考试代码 | 认证考试 |
H13-331 | HCIP-AI-MindSpore Developer |
HCIP重认证
认证项目 | 证书有效期 | 重认证有效期 | 重认证规则 | 超出重认证有效期 |
---|---|---|---|---|
HCIP-AI-MindSpore Developer | 3年 | 3年 | 考生在证书失效之前,通过以下情况,均能刷新证书的有效期: (1)参加并通过该认证对应的任一门考试; (2)参加并通过该认证所在技术方向同级别或者更高级别认证对应的任一门考试。 | 与初认证相同 |
备注: 在证书有效期3年内通过了重认证,证书有效期刷新自成绩发布日起计算3年。
注意事项
本考试为HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0,考试覆盖MindSpore和MindSpore Lite的架构与特性相关知识,MindSpore网络迁移、分布式训练、端云侧推理与部署等相关特性,以及利用MindSpore进行图像处理和自然语言处理等知识点。
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