Title: H13-321_V2.5 Simulationsfragen & H13-321_V2.5 Deutsch [Print This Page] Author: donfox745 Time: yesterday 05:48 Title: H13-321_V2.5 Simulationsfragen & H13-321_V2.5 Deutsch P.S. Kostenlose und neue H13-321_V2.5 Pr¨¹fungsfragen sind auf Google Drive freigegeben von EchteFrage verf¨¹gbar: https://drive.google.com/open?id=18R39Yjl_YS88Dz5Q3D4ldKeOyG0uOwHb
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The attention mechanism in foundation model architectures allows the model to focus on specific parts of the input data. Which of the following steps are key components of a standard attention mechanism?
A. Compute the weighted sum of the value vectors using the attention weights.
B. Apply a non-linear mapping to the result obtained after the weighted summation.
C. Normalize the attention scores to obtain attention weights.
D. Calculate the dot product similarity between the query and key vectors to obtain attention scores.
Antwort: A,C,D
Begr¨¹ndung:
The standardattention mechanisminvolves:
* Computing attention scores via the dot product of query and key vectors (A).
* Applying a normalization function (typically softmax) to obtain attention weights (D).
* Using these weights to compute a weighted sum of the value vectors (B).OptionCis not a standard step
- non-linear mappings are not applied after the weighted sum in the basic attention formula.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Attention computes dot products between query and key, normalizes scores with softmax, and uses them to weight value vectors." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Attention Mechanism Fundamentals
57. Frage
Which of the following statements about the standard normal distribution are true?
A. The variance is 1.
B. The mean is 1.
C. The variance is 0.
D. The mean is 0.
Antwort: A,D
Begr¨¹ndung:
Astandard normal distributionis a special case of the normal distribution with:
* Mean (#) = 0
* Variance (#²) = 1This standardization is widely used in statistics and machine learning to normalize features for improved model convergence. Statements A and B are incorrect because variance is never 0 in a valid distribution, and the mean is 0, not 1.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"The standard normal distribution is defined with # = 0 and #² = 1, providing a normalized scale for statistical analysis." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Probability and Statistics Fundamentals
58. Frage
Which of the following is a learning algorithm used for Markov chains?
A. Forward-backward algorithm
B. Viterbi algorithm
C. Exhaustive search
D. Baum-Welch algorithm
Antwort: D
Begr¨¹ndung:
TheBaum-Welch algorithmis a special case of the Expectation-Maximization (EM) algorithm used to train Hidden Markov Models (HMMs). It estimates model parameters (transition probabilities, emission probabilities) when the training data is incomplete or hidden.
* Viterbi algorithmis for decoding, not training.
* Forward-backward algorithmis part of Baum-Welch's expectation step but is not a standalone training method.
* Exhaustive searchis not a standard HMM training algorithm.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"The Baum-Welch algorithm iteratively optimizes HMM parameters using forward and backward probability computations until convergence." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: HMM Training Algorithms
59. Frage
In an image preprocessing experiment, the cv2.imread("lena.png", 1) function provided by OpenCV is used to read images. The parameter "1" in this function represents a --------- -channel image. (Fill in the blank with a number.) Antwort:
Begr¨¹ndung:
3
Explanation:
In OpenCV:
* cv2.imread(filename, 1) reads the image incolor mode.
* This loads the image as a3-channelBGR image (Blue, Green, Red).
* Other modes: 0 for grayscale, -1 for unchanged (including alpha channel).
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"When the second parameter of cv2.imread is 1, the image is read in color mode, resulting in a 3-channel BGR image." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Image Reading and Writing with OpenCV
60. Frage
If a scanned document is not properly placed, and the text is tilted, it is difficult to recognize the characters in the document. Which of the following techniques can be used for correction in this case?
A. Affine transformation
B. Perspective transformation
C. Rotational transformation
D. Grayscale transformation
Antwort: A,C
Begr¨¹ndung:
When text in scanned images is tilted,rotational transformationcan correct the angle of the text to align horizontally.Affine transformationcan correct tilt and skew by applying linear transformations such as rotation, scaling, and translation while preserving parallelism of lines. Perspective transformation (A) is used for correcting trapezoidal distortions, while grayscale transformation (B) only adjusts pixel intensity, not orientation.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Text skew correction can be achieved using rotation and affine transformations, aligning text baselines and improving OCR accuracy." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Image Transformation
61. Frage
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