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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