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コース概要
HuaweiのAIエコシステムへの入門
- Ascend AIハードウェア：310、910、910Bチップ
- MindSpore、CANN、および支援ツール
- AI開発ワークフロー：トレーニングからデプロイメントまで
CANNツールキットの理解
- CANNとは何か、そしてなぜ重要なのか
- コアコンポーネントの概要（ATC、AscendCL、オペレーターライブラリ）
- AI推論パイプラインにおけるCANNの役割
MindSporeとCANNの入門
- 環境の設定（MindSpore + CANN + Python）
- MindSporeでの基本モデルのトレーニング
- ATCを使用したモデルのエクスポートと変換
Ascendデバイスでの推論の実行
- AscendCLまたはPython APIを用いたOMモデルの使用
- 基本的な入出力の前処理
- モデル出力の検証
その他のフレームワークとの連携
- TensorFlow、PyTorch、ONNXのサポート概要
- サポートされているオペレーターと制約事項
- 単純なモデル変換のデモ（例：ONNXからOMへ）
CANNとMindSporeの開発者エコシステムの探求
- 主要リソース：ドキュメント、GitHubリポジトリ、サンプルコード
- MindSpore Hubとモデルズーの概要
- コミュニティフォーラム、イベント、サポートチャネル
まとめと今後のステップ
要求
- 機械学習と深層学習の基本概念に対する基本的な理解
- Pythonでのプログラミング経験（基礎レベル）
- CANNやAscendハードウェアの事前の経験は不要
対象者
- デプロイメントワークフローを探求している機械学習開発者
- HuaweiのAIエコシステムを初めて学ぶ学生や研究者
- モデルアクセラレーションに興味があるAIフレームワークのコントリビューターや愛好家
7 時間
