外部贡献课程

本目录用于存放社区开发者贡献的 CANN 学习课程和教程。

贡献指南

目录结构

每个贡献的课程应放在独立文件夹中，结构示例：

contrib/tutorials/
├── your_course_name/
│   ├── README.md          # 课程介绍
│   ├── chapter_1/          # 章节内容
│   │   └── notebook.ipynb  # 章节notebook
│   └── chapter_2/
│       └── notebook.ipynb  # 章节notebook
└── README.md              # 本文件

提交要求

1. 每个课程需要包含 README.md 介绍课程内容和目标
2. 课程介绍中可以署上作者相关信息（姓名、联系方式等）
3. Notebook 文件需使用 UTF-8 编码
4. 代码中避免硬编码路径，使用相对路径或环境变量
5. 提交前请在本地验证 Notebook 可以正常执行

审核流程

1. Fork 本仓库
2. 在 contrib/tutorials/ 下创建您的课程目录
3. 提交 Pull Request 到 cann/cann-learning-hub 的 master 分支
4. 等待审核通过后合并

贡献者列表

贡献者	课程名称	贡献日期	状态
Datawhale / Torch-RecHub 社区	Torch-RecHub 推荐系统实战教程	2026.05	✅ 已迁移
SwanLab / CANN 社区	Swan LLM 大模型实战课程	2026.05	持续建设
SwanLab / CANN 社区	SwanLab 共建训练实战案例	2026.08	持续建设
北京林业大学	高性能计算数据结构课程	2026.09	✅ 已发布
华南理工大学	嵌入式智能计算课程	2026.09	✅ 已发布
南京信息工程大学	《人工智能安全》项目化实践案例	2026.09	✅ 已发布
哈尔滨工业大学（威海）	基于昇腾处理器的深度学习实验	2026.09	✅ 已发布
上海交通大学	昇腾 AI 端云协同与多模态综合实验	2026.09	✅ 已发布
华中科技大学	计算机组成原理与体系结构	2026.09	✅ 已发布
中国科学技术大学	数据结构与算法设计（计算实践）	2026.09	✅ 已发布
北京航空航天大学	智能计算系统（机器学习系统）	2026.09	✅ 已发布
华中科技大学	星闪短距通信系统仿真	2026.09	✅ 已发布
华东师范大学	算子开发与应用	2026.09	✅ 已发布
北京师范大学	并行编程原理与实践	2026.09	✅ 已发布
哈尔滨工业大学	PyAsc 编译原理课程	2026.09	✅ 已发布
东南大学	面向国产智算平台的智能计算系统（Qwen 算子开发）	2026.09	✅ 已发布

课程列表

教程名称	教程描述	访问链接	状态
Torch-RecHub 推荐系统实战教程	基于 Torch-RecHub 的推荐系统端到端实战教程，覆盖 CTR 精排、序列兴趣建模、召回、多任务学习、实验跟踪与模型导出	torch-rechub	✅ 已迁移
Swan LLM 大模型实战课程	面向高校学生的大语言模型实战课程，覆盖大模型基础理论、SFT/LoRA 微调、强化学习、推理部署及 Ascend C 性能优化	swan_llm_course	持续建设
SwanLab 共建训练实战案例	SwanLab 与 CANN 社区共建的模型训练实践案例，涵盖 MNIST、Qwen2.5 数学解题 LoRA 微调、Qwen3 医学领域 SFT 等场景	swanlab_examples	持续建设
高性能计算数据结构课程	基于昇腾 NPU 与 CANN 的高性能计算数据结构实践课程，覆盖基础数据结构、并行计算、分布式计算及 Ascend C 算子开发与优化	data_structure_for_hpc	✅ 已迁移
嵌入式智能计算课程	以华为昇腾 AI 芯片为核心平台的嵌入式 AI 全栈开发课程，覆盖系统部署、模型推理与性能分析	ai_computing_embedded_system	✅ 已发布
《人工智能安全》项目化实践案例	围绕人工智能安全主题的项目化实践，覆盖环境配置、智能威胁检测、AI 模型后门攻防与人脸伪造检测	ai_security_nuist	✅ 已发布
基于昇腾处理器的深度学习实验	基于昇腾处理器的深度学习实验课程，覆盖图像分类训练、YOLO 训练调优、边缘端推理、NMS 自定义算子开发与 DeepSeek LoRA 微调评估	ascend_ai_lab	✅ 已发布
昇腾 AI 端云协同与多模态综合实验	覆盖视觉（YOLO 目标检测）、语音（ASR/TTS）、语言（LLM LoRA 微调）与多模态机械臂的端云协同综合实验	ascend_multimodal_practice	✅ 已发布
计算机组成原理与体系结构	计算机组成原理与体系结构核心课程，配套 CANN 异构环境验证、ATC 模型转换、pyACL 推理与性能分析实验	computer_composition_and_architecture	✅ 已发布
数据结构与算法设计（计算实践）	以常见数据结构为主线，将数组、栈、队列、图、排序等基础内容与 Ascend C 算子开发结合的计算实践课程	data_structures_compute	✅ 已发布
智能计算系统（机器学习系统）	智能计算系统方向的系统化课程，覆盖 PyTorch 开发验证、Ascend C 算子开发、多卡混合并行训练、模型微调与部署、高并发推理服务	machine_learning_system	✅ 已发布
星闪短距通信系统仿真	星闪（NearLink）短距通信系统 SDR 仿真实验课程	nearlink_sdr_sim	✅ 已发布
算子开发与应用	Ascend C 算子开发全流程入门实验，覆盖环境认知、算子原型、Host 侧体验与 Kernel 开发及性能分析	operator_development_and_application	✅ 已发布
并行编程原理与实践	围绕国产昇腾平台的并行编程实践，覆盖毕昇工具链、OpenMP、MPI、AscendCL、Ascend C、HCCL 与集群作业部署	parallel_programming_principles_and_practice	✅ 已发布
PyAsc 编译原理课程	以 PyAsc 开源编译框架为载体的编译原理课程，覆盖 Python 前端、MLIR（ASC-IR）到 Ascend C 代码生成的完整编译链路	pyasc_compiler_development	✅ 已发布
面向国产智算平台的智能计算系统（Qwen 算子开发）	围绕 Qwen2.5 五类核心算子（RMSNorm、RoPE、SwiGLU、GEMM、GQA）的 Ascend C 开发与优化实验，并统一接入 Qwen2.5-0.5B 模型验证	qwen_ops	✅ 已发布

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