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課程簡介
華為 AI 生態系簡介
- Ascend AI 硬體：310、910 及 910B 晶片
- MindSpore、CANN 及相關支援工具
- AI 開發工作流程：從訓練到部署
理解 CANN 工具包
- CANN 是什麼？為何重要？
- 核心組件概覽（ATC、AscendCL、算子庫）
- CANN 在 AI 推理管線中的角色
入門 MindSpore 與 CANN
- 環境建置（MindSpore + CANN + Python）
- 使用 MindSpore 訓練基礎模型
- 使用 ATC 匯出並轉換模型
在 Ascend 裝置上執行推理
- 使用 AscendCL 或 Python API 運行 OM 模型
- 基本的輸入/輸出預處理
- 驗證模型輸出結果
與其他框架協作
- TensorFlow、PyTorch 及 ONNX 支援概覽
- 受支援的算子及其限制
- 簡單模型轉換示範（例如：從 ONNX 轉為 OM）
探索 CANN 與 MindSpore 開發者生態系
- 關鍵資源：文件、GitHub 儲存庫、範例程式碼
- MindSpore Hub 與模型庫概覽
- 社群論壇、活動及支援管道
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習與深度學習的基本概念理解
- 擁有一些 Python 程式設計經驗
- 無需具備 CANN 或 Ascend 硬體的先前經驗
適用對象
- 探索部署流程的機器學習開發者
- 剛接觸華為 AI 生態系的學生或研究者
- 對模型加速感興趣的 AI 框架貢獻者及愛好者
7 小時