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SASInstitute SAS® Viya® Natural Language Processing and Computer Vision : A00-408

A00-408

Exam Code: A00-408

Prüfungsname: SAS® Viya® Natural Language Processing and Computer Vision

Aktulisiert: 11-08-2026

Nummer: 0 Q&As

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SASInstitute A00-408 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Erkennen von Textmustern mithilfe von Verfahren der maschinellen Sprachverarbeitung40–45 %- Extrahieren von Begriffen und Konzepten
  • 1. Bewerten des Einflusses von Konzepten auf die Verarbeitungskette
  • 2. Erläutern des Nutzens von Konzepten
  • 3. Verwenden von Ein- und Ausschlusslisten sowie Synonymlisten
  • 4. Anzeigen von Dokumentenübereinstimmungen und Ähnlichkeitswerten
  • 5. Erstellen individueller Konzepte
  • 6. Nutzen vordefinierter Konzepte
  • 7. Anpassen der Begriffstabelle und Bewerten der Auswirkungen
  • 8. Untersuchen und Interpretieren der Begriffskarte
- Analysieren und Modellieren von Textdaten
  • 1. Erkennen von Textmustern
  • 2. Interpretieren von Ergebnissen der maschinellen Sprachverarbeitung
  • 3. Durchführen von Textkategorisierungen
  • 4. Anwenden von Verfahren der Textanalyse
Thema 2: Laden und Untersuchen von Daten18–22 %- Importieren von Dokumenten zur Analyse
  • 1. Minimieren von Informationsverlusten bei der Konvertierung proprietärer Formate
  • 2. Untersuchen und Aufbereiten von Dokumenten
  • 3. Beheben von Problemen bei der Sprachkodierung
  • 4. Konvertieren von Dokumenten für die Analyse
- Laden und Aufbereiten von Bilddaten
  • 1. Erweitern von Bilddaten
  • 2. Laden von beschrifteten Bilddaten
  • 3. Aufbereiten von Bilddaten für die Modellierung
- Erstellen und Untersuchen eines Projekts in SAS Visual Text Analytics
  • 1. Bestimmen der zentralen Merkmale der Begriffstabelle
  • 2. Identifizieren der Standardverarbeitungskette
  • 3. Exportieren von Bewertungscode für neue Daten
  • 4. Zuweisen von Rollen für Text und Kategorien
  • 5. Untersuchen der Dokumententabelle
Thema 3: Erkennen von Mustern mithilfe von Verfahren der Bildverarbeitung35–40 %- Erstellen und Bewerten von Deep-Learning-Modellen
  • 1. Bewerten und Klassifizieren von Bildern
  • 2. Anwenden von Transfer-Learning-Verfahren
  • 3. Anwenden von Regularisierungs- und Optimierungsverfahren
  • 4. Bewerten der Modellleistung
  • 5. Trainieren von Faltungsneuronalen Netzen
- Aufbereiten und Verarbeiten von Bildern
  • 1. Laden und Verwalten von Bilddaten
  • 2. Durchführen von Bilddaten-Erweiterungen
  • 3. Anwenden von Verfahren zur Vorverarbeitung von Bildern
A00-408 Ähnliche Prüfungen
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Verwandte Zertifizierung
SAS Institute Systems Certification
SAS Visual Business Analytics Specialist
SAS Viya Programming Associate
SAS Institute SAS
SAS Viya Administration Specialist
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