书名:华为ICT大赛实践赛昇腾AI赛道真题解析
ISBN:978-7-115-65447-2
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组 编 华为ICT大赛组委会
主 编 王隆杰 屈海洲 李 峰
副主编 蒋精华 李 杰 张立涓
责任编辑 贾 静
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本书对华为ICT大赛2023—2024实践赛昇腾AI赛道真题进行解析,涉及昇腾AI应用实战、昇腾全栈AI平台、MindSpore开发框架实践、AI算法与应用等技术方向。本书共4章,第1章先讲解华为ICT大赛目标,以及华为ICT大赛2023—2024比赛内容及方式,然后介绍实践赛昇腾AI赛道的赛制和考试大纲;第2~4章按照由浅入深的顺序逐步解析全国初赛、全国总决赛和全球总决赛的真题,在解析时根据各技术细分方向分解每道题的考点,帮助读者系统掌握考点、提升实践技能。
本书既适合作为华为ICT大赛实践赛昇腾AI赛道的参考书,也适合作为相关华为认证考试的参考书。
当前,AI等新技术的发展突飞猛进;数据规模呈现爆炸式增长态势;越来越多的行业正在加快数字化转型和智能化升级进程,从而推动数字技术和实体经济深度融合,使人类社会加速迈向智能世界。而信息与通信技术(Information and Communications Technology)人才则成为推动全球智能化升级的第一资源和核心驱动力,成为推动数字经济发展的新引擎。
为加速ICT人才的培养与供给,提高ICT人才的技能使用效率,华为技术有限公司(以下简称“华为”)积极构建良性ICT人才生态。通过华为ICT学院校企合作项目,华为向全球大学生传递华为领先的ICT技术和产品知识。作为华为ICT学院校企合作项目的重要举措,华为ICT大赛旨在打造年度ICT赛事,为全球大学生提供国际化竞技和交流平台,帮助学生提升其ICT知识水平和实践能力,培养其运用新技术、新平台的创新创造能力。
目前为止,华为ICT大赛已举办八届,被中国高等教育学会正式纳入全国普通高校大学生竞赛榜单,也是UNESCO(United Nations Educational,Scientific and Cultural Organization,联合国教科文组织)全球技能学院的关键伙伴旗舰项目。随着华为ICT大赛的连续举办,大赛规模及影响力持续提升。第八届华为ICT大赛共吸引了全球80多个国家和地区、2000多所院校的17万余名学生报名参赛,最终来自49个国家和地区的161支队伍、470多名参赛学生入围全球总决赛。
同时,参赛学生的知识水平与实践能力也在不断提升。据统计,第八届华为ICT大赛实践赛的所有参赛队伍平均得分为562分,较第七届提高了105分,其中中国区参赛队伍平均得分为670分,高于华为认证体系中最高级别的ICT技术认证—HCIE(Huawei Certified ICT Expert,华为认证ICT专家)认证要求的600分,反映出华为ICT大赛的竞争日益激烈、含金量日益提升。
为帮助参赛学生更好地备赛,华为特推出华为ICT大赛系列真题解析,该系列丛书共4册,涵盖第八届华为ICT大赛实践赛的网络、云、计算、昇腾AI赛道真题及解析,是唯一由华为官方推出的聚焦华为ICT大赛的丛书。该系列丛书逻辑严谨、条理清晰,按照由浅入深的顺序,逐步解析全国初赛(网络、云和计算这3条赛道为省赛的形式,其中省赛分为省赛初赛和省赛复赛)、全国总决赛和全球总决赛真题,从基础概念讲起,帮助参赛学生在学习相关知识的同时提升实践能力;按照模块化设计模式,按技术方向拆解考点,并深入讲解重点和难点知识,帮助参赛学生系统、高效地学习。该系列丛书将尽量保持华为ICT大赛2023—2024实践赛各赛道真题的原貌,以方便读者感受各赛道考题的风格、难易程度,能有效帮助读者把握命题思路、掌握重点内容、检验学习效果、增加实战经验。该系列丛书既适合作为华为ICT大赛的参考书,也适合作为相关华为认证考试的参考书。
在编写本书的过程中,我们努力确保信息的准确性,但由于时间有限,难免存在不足之处。如有问题,读者可以发送电子邮件到wanglongjie@szpu.edu.cn。
同学们,智能世界之未来星河璀璨,时代赋予了我们新的挑战和机遇。“千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金。”希望全球所有ICT青年,从该系列丛书真题解析起步,乘华为ICT大赛之东风,以知识和技术为翼,携勇气和梦想远征,与华为一起,共同构建一个更加美好的万物互联的智能世界。
华为ICT大赛组委会
2024年8月
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华为ICT大赛是华为面向全球大学生打造的年度ICT赛事,大赛以“联接、荣耀、未来”为主题,以“I. C. The Future”为口号,旨在为全球大学生打造国际化竞技和交流平台,提升学生的ICT知识水平和实践动手能力,培养其运用新技术、新平台的创新能力和创造能力,推动人类科技发展,助力全球数字包容。
华为ICT大赛自2015年举办以来,影响力日益增强,不仅参赛国家和地区、报名人数不断增加,还被中国高等教育学会正式纳入全国普通高校大学生竞赛榜单。
华为ICT大赛目标如下。
● 建立联接全球的桥梁。大赛旨在打造国际化竞技和交流平台,将华为与高校联接在一起、教育与ICT联接在一起、大学生就业和企业人才需求联接在一起,促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接;助力高校构建面向ICT产业未来的人才培养机制,实现以赛促学、以赛促教、以赛促创、以赛促发展,培养面向未来的新型ICT人才。
● 提供绽放荣耀的舞台。大赛为崭露头角的学生提供国际舞台,授予奖项和荣誉;大赛成果将反映高校人才培养的质量,助力教师和高校提高业内影响力。
● 打造面向未来的生态。大赛培养学生的团队合作精神,培养其创新精神、创业意识和创新创业能力,促进学生实现更高质量的创业、就业;大赛将教育融入经济社会产业发展,推动互联网、大数据、AI等ICT领域的成果转化和产学研用融合,促进各国加大对ICT人才生态建设的重视与投入,加速全球数字化转型与升级;大赛助力发展平等、优质教育,推进全球平衡发展,促进全球数字包容,力求让更多人从数字经济中获益,打造一个更美好的数字未来。
华为ICT大赛2023—2024的主题赛事包括实践赛和创新赛。
实践赛包含网络、云、计算和昇腾AI这4条赛道(目前昇腾AI赛道仅对中国开放),主要考查参赛学生的ICT理论知识储备、上机实践能力以及团队合作能力;通过理论考试和实验考试考查学生的理论知识水平和动手能力,基于考试得分进行排名,学生需熟悉相关技术理论及实验。
实践赛采用“国家→区域→全球”三级赛制,国家赛的考查方式为理论考试;区域总决赛的考查方式为理论考试和实验考试;全球总决赛的考查方式为实验考试,其参赛队伍由区域总决赛队伍晋级产生。
中国区华为ICT大赛2023—2024实践赛为“省赛/全国初赛→全国总决赛→全球总决赛”三级赛制,比赛时间规划如表1-1所示。
表1-1 中国区华为ICT大赛2023—2024实践赛比赛时间规划
主题赛事 |
报名时间 |
省赛时间 |
全国初赛时间 |
全国 |
全球 |
---|---|---|---|---|---|
实践赛(网络、云、计算赛道) |
2023年9月22日—2023年10月31日 |
2023年10月—2023年12月 |
无 |
2024年3月 |
2024年5月 |
实践赛(昇腾AI赛道) |
2023年10月26日—2023年12月10日 |
无 |
2023年12月 |
实践赛赛道的赛制级别及其中的组别划分如下。
● 省赛/全国初赛:分为网络、云、计算、昇腾AI这4条赛道,每条赛道分为本科组和高职组。
● 全国总决赛:分为网络、云、计算、昇腾AI这4条赛道,每条赛道分为本科组和高职组。
● 全球总决赛:分为网络、云、计算、昇腾AI这4条赛道(不区分本科组和高职组)。
其中,省赛分为省赛初赛和省赛复赛。
创新赛要求学生从生活中遇到的真实需求入手,结合行业应用场景,运用AI(必选)及云计算、物联网、大数据、鲲鹏、鸿蒙等技术,提出具有社会效益和商业价值的解决方案,并设计功能完备的作品。
创新赛采用作品演示加答辩的方式进行,重点考查作品创新性、系统复杂性/技术复合性、商业价值/社会效益、功能完备性及参赛队伍的答辩表现。
实践赛昇腾AI赛道的赛制分为全国初赛赛制、全国总决赛赛制、全球总决赛赛制。其中,实践赛昇腾AI赛道全国初赛赛制如表1-2所示。
表1-2 实践赛昇腾AI赛道全国初赛赛制
赛段 |
考试 |
考试 |
试题 |
试题 |
总分 |
比赛 |
说明 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
全国初赛 |
理论 |
90分钟 |
90道 |
判断、单选、多选 |
1000分 |
个人 |
● 2023年1月1日起至全国初赛结束日前,通过HCIA-AI任一认证加50分,通过HCIP-AI任一认证加100分,可累计计分,加分上限为200分 ● 华为ICT大赛报名Uniportal账号须与认证考试Uniportal账号保持一致,否则将无法加分 |
实践赛昇腾AI赛道的全国总决赛存在入围规则,具体如下。
● 全国初赛结束后,同校参赛选手自行组队,每队由不超过3名学生和1名指导老师组成。按团队总成绩进行排名,角逐全国总决赛入围名额。
● 本科组团队总成绩前30名、高职组团队总成绩前30名入围全国总决赛。
实践赛昇腾AI赛道全国总决赛赛制和奖项设置分别如表1-3和表1-4所示。
表1-3 实践赛昇腾AI赛道全国总决赛赛制
赛段 |
考试 |
考试 |
试题 |
试题 |
总分 |
比赛 |
说明 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
全国总决赛 |
理论 |
60分钟 |
20道 |
判断、单选、多选 |
1000分 |
3人 |
● 全国总决赛理论考试由团队3名成员共同完成1套试题,实验考试由团队3名成员分工共同完成任务,统一提交一份答案 ● 总成绩=30%×团队理论考试成绩 + 70%×团队综合实验考试成绩 |
实验 |
4小时 |
不定 |
综合 |
1000分 |
表1-4 实践赛昇腾AI赛道全国总决赛奖项设置
奖项 |
本科组 |
高职组 |
---|---|---|
特等奖 |
1队 |
1队 |
一等奖 |
4队 |
4队 |
二等奖 |
10队 |
10队 |
三等奖 |
15队 |
15队 |
实践赛昇腾AI赛道全球总决赛的入围规则为本科组团队总成绩前5名、高职组团队总成绩前5名入围全球总决赛。实践赛昇腾AI赛道全球总决赛赛制和奖项设置分别如表1-5和表1-6所示。
表1-5 实践赛昇腾AI赛道全球总决赛赛制
赛段 |
考试类型 |
考试时长 |
试题数量 |
试题类型 |
总分 |
比赛形式 |
说明 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
全球总决赛 |
实验考试 |
8小时 |
不定 |
综合实验 |
1000分 |
3人一队 |
无 |
表1-6 实践赛昇腾AI赛道全球总决赛奖项设置
奖项 |
本科组、高职组混合 |
---|---|
特等奖 |
1队 |
一等奖 |
2队 |
二等奖 |
3队 |
三等奖 |
4队 |
实践赛昇腾AI赛道的赛题涉及AI算法与应用、MindSpore开发框架实践、昇腾全栈AI平台、昇腾AI应用实战等技术方向,这些技术方向在不同赛段的占比不尽相同,具体如表1-7所示。
表1-7 各技术方向占比
技术方向 |
全国初赛 |
全国总决赛 |
全球总决赛 |
---|---|---|---|
AI算法与应用 |
10% |
5% |
5% |
MindSpore开发框架实践 |
35% |
35% |
30% |
昇腾全栈AI平台 |
30% |
25% |
15% |
昇腾AI应用实战 |
25% |
35% |
50% |
实践赛昇腾AI赛道的考试内容包括但不限于AI应用方向、AI基础知识、AI基础算法、MindSpore开发框架架构、MindSpore开发框架使用、Atlas系列硬件、异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)、应用使能MindX,以及昇腾全栈在计算机视觉(Computer Vision,CV)、自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)等领域的应用等相关知识。
实践赛昇腾AI赛道各技术方向的考核知识点如表1-8~表1-11所示。
表1-8 AI算法与应用技术方向的考核知识点
能力分类 |
能力模型 |
能力细则 |
全国初赛 |
全国 |
全球总决赛 |
---|---|---|---|---|---|
AI算法与应用 |
AI基础概念 |
AI相关概念及发展历程 |
√ |
√ |
√ |
AI技术领域 |
了解技术领域,包括CV、NLP、ASR等 |
√ |
√ |
√ |
|
AI基础知识 |
AI相关实现原理、AI实现途径 了解图像、文本、音频数据处理方式 |
√ |
√ |
√ |
|
AI基础算法 |
深度学习基础算法:全连接神经网络、CNN、RNN、LSTM、GAN等 深度学习组件:优化器、激活函数等 正则化、梯度下降、反向传播等知识 |
√ |
√ |
√ |
|
AI前沿技术 |
了解AI当前前沿技术场景及趋势,包含智能驾驶、量子机器学习、强化学习、知识图谱、大模型、多模态等 |
√ |
√ |
√ |
表1-9 MindSpore开发框架实践技术方向的考核知识点
能力分类 |
能力模型 |
能力细则 |
全国初赛 |
全国总决赛 |
全球总决赛 |
---|---|---|---|---|---|
MindSpore开发框架实践 |
AI框架 |
了解当前常用AI框架:MindSpore、PyTorch、TensorFlow等 MindSpore开发框架架构、MindSpore开发框架全场景应用 |
√ |
√ |
√ |
AI应用开发全流程 |
了解使用MindSpore开发AI应用全流程 |
√ |
√ |
√ |
|
数据处理 |
基于MindSpore的数据处理常用操作,包含数据清洗、特征工程、数据增强等 |
√ |
√ |
√ |
|
MindSpore基础使用 |
MindSpore运行环境配置 MindSpore基础知识:张量构建、数据类型及类型转换、常用函数及类的使用 MindSpore数据操作:数据集构建、数据变换等 MindSpore网络构建、模型训练、模型保存与加载操作 |
√ |
√ |
√ |
|
MindSpore开发组件 |
MindSpore开发组件:MindSpore Serving、MindSpore Lite、MindInsight等 |
√ |
√ |
√ |
|
MindSpore大模型 |
常见预训练模型/大模型理论(如Transformer、BERT、GPT-1&GPT-2、ChatGLM1&ChatGLM2等) 预训练模型/大模型的微调方法:Prompt Tuning、Instruction Tuning 基于人工反馈的强化学习 |
√ |
√ |
||
MindSpore进阶使用 |
MindSpore 分布式训练 MindSpore OOP+FP混合编程 MindSpore 计算图(动态图和静态图) MindSpore 异常分析 |
√ |
表1-10 昇腾全栈AI平台技术方向的考核知识点
能力分类 |
能力模型 |
能力细则 |
全国 |
全国 |
全球 |
---|---|---|---|---|---|
昇腾全栈AI |
昇腾AI全栈 |
AI芯片基础知识 昇腾AI处理器 |
√ |
√ |
√ |
达芬奇架构 应用使能MindX 开发工具链 管理运维工具等知识 |
√ |
√ |
√ |
||
Atlas系列硬件 |
Atlas AI计算解决方案 Atlas AI加速模块 Atlas 开发者套件 |
√ |
√ |
√ |
|
Atlas服务器 Atlas算力集群 |
√ |
√ |
√ |
||
Atlas集群场景下的大模型训练 |
√ |
||||
异构计算架构CANN |
AscendCL 模型训练与迁移等知识 |
√ |
√ |
√ |
|
CANN推理应用开发流程 |
√ |
√ |
√ |
||
算子开发 |
√ |
表1-11 昇腾AI应用实战技术方向的考核知识点
能力分类 |
能力模型 |
能力细则 |
全国 |
全国 |
全球 |
---|---|---|---|---|---|
昇腾AI应用 |
计算机视觉 |
基于MindSpore开发框架、DVPP、AIPP等实现文字、图像处理 计算机视觉任务:图像分类、图像分割、目标检测等 计算机视觉常见算法:ResNet、YOLO、VGG等 基于MindSpore实现计算机视觉应用开发 |
√ |
√ |
√ |
OM模型转换 基于Atlas开发板实现计算机视觉模型部署 基于Atlas开发板实现应用推理服务 |
√ |
||||
自然语言处理 |
基于MindSpore开发框架实现文本、语音数据处理 词嵌入 自然语言处理任务:情感分类、机器翻译、命名实体识别等 自然语言处理常见算法:Transformer、BERT、ELMo等 基于MindSpore实现自然语言处理应用开发 |
√ |
√ |
√ |
|
OM模型转换 基于Atlas开发板实现自然语言处理模型部署 基于Atlas开发板实现应用推理服务 |
√ |