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コース概要
HuaweiのAIエコシステム入門
- Ascend AIハードウェア:310、910、および910Bチップ
- MindSpore、CANN、およびサポートツール
- AI開発ワークフロー:訓練から展開まで
CANNツールキットの理解
- CANNとは何か、なぜ重要なのか
- 核心コンポーネント(ATC、AscendCL、オペレータライブラリ)の概要
- CANNがAI推論パイプラインで果たす役割
MindSporeとCANNを始める
- 環境のセットアップ(MindSpore + CANN + Python)
- MindSporeでの基本的なモデル訓練
- ATCを使用したモデルのエクスポートと変換
Ascendデバイスで推論を実行する
- OMモデルをAscendCLやPython APIで使用する
- 基本的な入出力前処理
- モデルの出力を検証する
他のフレームワークとの連携
- TensorFlow、PyTorch、ONNXのサポート概要
- サポートされるオペレータと制限事項
- 単純なモデル変換デモ(例:ONNXからOMへの変換)
CANNとMindSpore開発者エコシステムの探求
- 重要なリソース:ドキュメント、GitHubリポジトリ、サンプルコード
- MindSpore Hubとモデルゾーの概要
- コミュニティフォーラム、イベント、サポートチャネル
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習と深層学習の基本的な理解
- Pythonでのプログラミング経験
- CANNやAscendハードウェアに関する事前知識は不要
対象者
- デプロイワークフローを探索する機械学習開発者
- HuaweiのAIエコシステムに初めて触れる学生や研究者
- モデル加速に関心のあるAIフレームワーク貢献者や趣味の人々
7 時間