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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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