HCIP-AI EI Developer考什么內(nèi)容？

HCIP-AI EI Developer（華為企業(yè)高級AI開發(fā)工程師認證）的考試內(nèi)容主要涵蓋以下幾個方面：

一、神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)

?深度學習預備知識

?人工神經(jīng)網(wǎng)絡

?深度前饋網(wǎng)絡

?反向傳播

?神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)設(shè)計

這部分內(nèi)容主要考察考生對神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和架構(gòu)設(shè)計的理解。

二、圖像處理理論和應用

?計算機視覺概覽

?數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)

?圖像預處理技術(shù)

?圖像處理基本任務

?特征提取和傳統(tǒng)圖像處理算法

?深度學習和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

這部分內(nèi)容主要考察考生對圖像處理的基本理論和算法的理解，以及應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像處理的能力。

三、語音處理理論和應用

?語音處理介紹：語音處理、語音識別、語音合成、語音信號

?傳統(tǒng)語音模型：GMM（高斯混合模型）、HMM（隱馬爾科夫模型）、GMM-HMM（高斯混合模型-隱馬爾科夫模型）

?深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型：DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡）、DNN-HMM（深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾科夫模型）、CD-DNN-HMM

?高級語音模型：RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）、LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡）

這部分內(nèi)容主要考察考生對語音處理的基本理論和算法的理解，以及應用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行語音處理的能力。

四、自然語言處理理論和應用

?自然語言處理介紹

?預備知識：語言模型、文本向量化、常用算法

?關(guān)鍵技術(shù)：分詞、詞性標注、命名實體識別、實體關(guān)系抽取、句法分析、語義分析

?應用系統(tǒng)：文本分類、文本聚類、機器翻譯、問答系統(tǒng)、信息過濾、自動文摘、信息抽取、輿情分析、機器寫作

這部分內(nèi)容主要考察考生對自然語言處理的基本理論和算法的理解，以及應用自然語言處理技術(shù)進行文本分析和處理的能力。

五、華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案介紹

?人工智能是一種新的通用目的技術(shù)

?十大改變開創(chuàng)未來

?華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略

?華為的AI解決方案

這部分內(nèi)容主要考察考生對華為AI發(fā)展戰(zhàn)略和全棧全場景解決方案的理解。

六、ModelArts概覽

?人工智能概述：什么是人工智能、機器學習、深度學習，AI開發(fā)通用過程

?ModelArts概述：ModelArts在EI中的位置，ModelArts數(shù)據(jù)、ModelArts訓練（3類用戶）、ModelArts部署、ModelArts市場

這部分內(nèi)容主要考察考生對ModelArts平臺的理解和使用能力。

七、實驗部分

?圖像處理實驗：圖像數(shù)據(jù)預處理、圖像識別服務、內(nèi)容審核服務、文字識別服務、人臉識別服務、視頻分析服務、圖像搜索服務等

?語音處理實驗：語音預處理、語音合成服務、語音識別服務等

?自然語言處理實驗：中文文本分詞、TF-IDF特征處理、Word2Vec skip-gram CBOW（連續(xù)式詞袋模型）、Doc2Vec DBOW（分布式詞袋模型）DM（分布式記憶模型）、自然語言處理服務、對話機器人服務等

?ModelArts平臺開發(fā)實驗：自動學習、數(shù)據(jù)管理、深度學習預置算法、深度學習自定義基礎(chǔ)算法、深度學習自定義進階算法等

這部分內(nèi)容主要考察考生在實際應用中運用所學知識進行開發(fā)和創(chuàng)新的能力。

綜上所述，HCIP-AI EI Developer的考試內(nèi)容涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)、圖像處理、語音處理、自然語言處理等多個方面，以及華為AI發(fā)展戰(zhàn)略、ModelArts平臺的使用和實驗部分。考生需要全面理解和掌握這些知識和技能，才能順利通過考試并獲得認證。