Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 7 Saat
Eğitim İçeriği
Huawei'nin Yapay Zeka Ekosistemine Giriş
- Ascend yapay zeka donanımı: 310, 910 ve 910B çipler
- MindSpore, CANN ve destekleyici araçlar
- Yapay zeka geliştirme iş akışı: eğitimden dağıtıma
CANN Araç Kitini Anlama
- CANN nedir ve neden önemlidir
- Çekirdek bileşenlerin genel bakışı (ATC, AscendCL, operatör kütüphaneleri)
- CANN'ın yapay zeka çıkarım (inference) hatlarındaki rolü
MindSpore ve CANN ile Başlama
- Ortamı kurma (MindSpore + CANN + Python)
- MindSpore'da temel bir model eğitimi
- ATC kullanarak model dışa aktarma ve dönüştürme
Ascend Cihazlarında Çıkarım (Inference) Çalıştırma
- OM modelini AscendCL veya Python API'leri ile kullanma
- Temel giriş/çıkış ön işleme
- Model çıktılarını doğrulama
Diğer Çerçevelerle Çalışma
- TensorFlow, PyTorch ve ONNX desteği genel bakışı
- Desteklenen operatörler ve sınırlamalar
- Basit model dönüştürme demosu (örneğin, ONNX'ten OM'e)
CANN ve MindSpore Geliştirici Ekosistemini Keşfetme
- Temel kaynaklar: dokümantasyon, GitHub depoları, örnek kodlar
- MindSpore Hub ve model zooloji (model zoo) genel bakışı
- Topluluk forumları, etkinlikler ve destek kanalları
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarına temel düzeyde hakimiyet
- Python ile bazı programlama deneyimi
- CANN veya Ascend donanımı hakkında önceden deneyim gerekli değildir
Hedef Kitle
- Dağıtım iş akışlarını keşfeden makine öğrenimi geliştiricileri
- Huawei'nin yapay zeka ekosistemine yeni başlayan öğrenciler veya araştırmacılar
- Model hızlandırmaya ilgi duyan yapay zeka çerçevesi katkıda bulunanlar ve meraklısı kişilerin
