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コース概要

ファーウェイのAIエコシステム概説

  • Ascend AIハードウェア:310、910、および910Bチップ
  • MindSpore、CANNおよび関連ツール群
  • AI開発ワークフロー:訓練から展開までの流れ

CANNツールキットの理解方法

  • CANNとは何か、なぜ重要であるか
  • 主要コンポーネント(ATC、AscendCL、演算子ライブラリ)の概要説明
  • AI推論処理におけるCANNの役割解説

MindSporeおよびCANNによる初歩的な活用方法

  • 環境構築:MindSpore、CANN、Pythonの組み合わせ
  • MindSpore上で基本モデルの訓練実施法
  • ATCを用いたモデルのエクスポートおよび変換手順

Ascendデバイス上での推論実行法

  • OM形式モデルとAscendCLまたはPython APIの連携例
  • 基本的な入出力前処理手法
  • 生成された結果の妥当性確認方法

他フレームワークとの連携について

  • TensorFlow、PyTorch、ONNXへの対応状況概要説明
  • サポート対象演算子とその制約条件の解説
  • ONNX形式モデルをOM形式へ変換する実例紹介

CANNおよびMindSpore開発者向けエコシステム解説

  • 主要資料:ドキュメント、GitHubリポジトリ、サンプルコード集
  • MindSpore Hubおよびモデルライブラリの概要説明
  • コミュニティフォーラムやサポートチャネル紹介

まとめおよび次に取り組むべき課題の提示

要求

  • ​機械学習およびディープラーニングの基本概念についての基礎知識
  • Pythonによるプログラミング経験があること
  • CANNやAscendハードウェアに関する事前知識は不要です

対象者

  • モデル展開ワークフローを学びたい機械学習開発者
  • ファーウェイのAIエコシステムに触れる初心者の学生や研究者
  • ​モデル高速化に関心をお持ちのAIフレームワーク開発者や趣味でご活用される方々
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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