HCIP-AI HiAI Developer V1.0 考试大纲

考试概述 认证名称	考试代码	考试名称	考试语言	考试时长	通过分数/总分
HCIP-AI HiAI Developer	H13-322	HCIP-AI HiAI Developer V1.0	中文	90min	600/1000

考试范围

HCIP-AI HiAI Developer V1.0 考试覆盖:深度前馈网络、计算机视觉理论和应用、自动语音识别理论和应用、自然语言理解理论和应用、HiAI 平台概览、HiAI Foundation 应用开发、HiAI Engine 应用开发、HiAI Service 应用开发。

知识点	占比
1. 深度前馈网络	5%
2. 计算机视觉理论和应用	25%
3. 自动语音识别理论和应用	12%
4. 自然语言理解理论和应用	8%
5. HiAI 平台概览	5%
6. HiAI Foundation应用开发	5%
7. HiAI Engine应用开发	32%
8. HiAI Service应用开发	8%

1. 深度前馈网络

1.1 人工神经网络

1.2 深度前馈网络

1.3 神经网络的训练

1.4 神经网络的架构设计

2. 计算机视觉理论和应用

2.1 计算机视觉概览

2.2 数字图像处理基础

2.2.1 数字图像的存储、表示、计算

2.3图像预处理技术

2.3.1模糊

2.3.2锐化

2.3.3去噪

2.3.4滤波

2.3.5二值化

2.4图像识别基本任务

2.4.1图像分类(Classification)

2.4.2目标检测(Detection)

2.4.3目标跟踪(Tracking)

2.5图像特征提取和传统方法

2.5.1 HOG（方向梯度直方图）

2.5.2 LBP（局部二值模式）

2.5.3 Haar（哈尔特征）

2.6卷积神经网络(CNN)

2.6.1卷积神经网络的理论及结构

2.6.2卷积神经网络应用发展史

3. 自动语音识别理论和应用

3.1语音处理介绍：语音识别，语音合成，处理流程

3.2传统声学模型

3.2.1 GMM（高斯混合模型）

3.2.2 HMM（隐马尔科夫模型）

3.2.3 GMM-HMM（高斯混合模型-隐马尔科夫模型）

3.3深度模型和混合模型 3.3.1 DNN（深度神经网络）

3.3.2 DNN-HMM（深度神经网络-隐马尔科夫模型）

3.4高级深度模型

3.4.1 RNN（循环神经网络）

3.4.2 LSTM（长短期记忆网络）

3.4.3计算型网络

4. 自然语言理解理论和应用

4.1自然语言理解介绍

4.2关键技术

4.2.1分词

4.2.2词性标注

4.2.3句法分析

4.2.4语义分析

4.2.5命名实体识别

4.2.6实体关系抽取

4.3应用系统

4.3.1文本分类

4.3.2文本聚类

4.3.3机器翻译

4.3.4问答系统

4.3.5信息过滤

4.3.6自动文摘

4.3.7信息抽取

4.3.8舆情分析

4.3.9机器写作

5. HiAI 平台概览

5.1 HiAI框架和价值

5.2 Foundation 概览

5.3 Engine 概览

5.4 Service 概览

6. HiAI Foundation应用开发

6.1实验环境说明

6.2准备实验环境

6.3图像分类应用开发

6.3.1实验介绍

6.3.2创建实验App

6.3.3使用Foundation工具集成AI模型

6.3.4思考题

6.3.5实验小结

6.4使用模型商店

6.4.1实验介绍

6.4.2浏览和查看模型商店

6.4.3下载和载入模型的示范代码

6.4.4实验小结

7. HiAI Engine应用开发

7.1 Engine API 调用

7.1.1 CV引擎计算机视觉API调用

7.1.2 ASR引擎自动语音识别API调用

7.1.3 NLU引擎自然语言理解API调用

7.2实验环境说明

7.3准备实验环境

7.4远程真机调试

7.4.1实验介绍

7.4.2启动远程真机

7.4.3上传和操作测试App

7.4.4调试和单步跟踪App源码

7.4.5实验小结

7.5云测试

7.5.1实验介绍

7.5.2提交App到云测服务

7.5.3查看测试报告

7.5.4实验小结

7.6真人众测

7.6.1实验介绍

7.6.2邀请众测用户

7.6.3创建众测任务

7.6.4模拟众测用户

7.6.5跟踪众测任务进展

7.6.6查看众测报告

7.6.7实验小结

7.7应用上架

7.7.1实验介绍

7.7.2上传应用版本

7.7.3提交上架和查看状态

7.7.4实验小结

7.8应用分析

7.8.1实验介绍

7.8.2应用质量分析

7.8.3用户运营分析

7.8.4实验小结

8. HiAI Service应用开发

8.1 实验环境说明

8.2 准备实验环境

8.3 创建第一个快应用

8.3.1实验介绍

8.3.2快应用IDE介绍

8.3.3创建App

8.3.4快应用的结构

8.3.5使用代码智能编辑功能

8.3.6使用IDE的常用操作命令

8.3.7实验小结

8.4 制作一个涂鸦的快应用案例

8.4.1实验介绍

8.4.2创建初始App

8.4.3验证实验效果

8.4.4实验小结

8.5 创建一个卡片应用

8.5.1实验介绍

8.5.2添加卡片

8.5.3添加页面

8.5.4实验小结

8.6 快应用调试

8.6.1实验介绍

8.6.2准备待调试项目

8.6.3启动调试器

8.6.4设置调试断点

8.6.5单步跟踪

8.6.6实验小结

8.7 快应用云测试

8.7.1实验介绍

8.7.2自动化云测试知识

8.7.3一键提交云测

8.7.4查看测试报告

8.7.5实验小结

8.8 基于HAG定义和发布快服务

8.8.1实验介绍

8.8.2理解快服务

8.8.3登录认证

8.8.4创建产品应用

8.8.5快服务测试与发布

8.8.6客户端展示

8.8.7实验小结

请注意： 本文提到的考试内容仅为考生提供一个通用的考试指引，本文未提到的其他相关内容在考试中也有可能出现。

参考资料

华为终端资深AI开发工程师认证HCIP-AI HiAI Developer V1.0课程

华为人工智能工程师认证HCIA-AI课程

华为开发者联盟 https://developer.huawei.com/consumer/cn

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