从视频流、信息流推荐到手机拍照滤镜，智能语音助手，再到自动驾驶汽车， 学习的身影无处不在。 学习模型越来越受欢迎，因为它们可以实现最先进的准确性，有时甚至可以超越人类。人工智能是技术中发展最快的学科之一，许多人都在尝试学习人工智能和机器学习来推动个人职业发展，尤其是数据科学家和算法工程师。
那么，学习 学习的过程也会很复杂吗?毕竟， 学习是一个涉及线性代数、概率和信息论、卷积神经网络、决策树和聚类算法、生成对抗网络、机器视觉和图像识别、自然语言处理和增强学习等数十种技术的复杂领域。应该从哪里开始学习，是数学、编程或神经科学吗?学习之后如何开始实践呢?如何把 学习作为一门工具，应用于工作和生活之中?
MindSpore 提供了一种有效的学习路径。
MindSpore 是华为推出的全场景 AI 计算框架，具备统一的模型训练、推理和导出等接口，支持端、边、云等不同场景下的灵活部署。自2020 年 3 月正式开源以来，MindSpore 已经培育了一个十分活跃的技术社区，软件总下载量超81万，开源社区Star 数量超1.5万，PR数超3.9万。
MindSpore 提供了详细的教程，包括训练、推理和端侧设备使用三部分，开发者可以根据自身情况选择不同阶段进行学习。教程设置由易到难，步步深入，从 学习的发展历史，到MindSpore 的安装及使用，到 学习算法、自然语言处理、图像识别等多种AI实战，再到MindSpore 的原理及创新算法均有涉及，甚至还会补充 学习、机器学习基础知识。
要吸引更多人使用 学习框架，关键就在于易用性。因此，MindSpore 在设计上尽量往易用性上靠拢，这也造就了MindSpore 的优势。
提供Python编程范式：用户使用Python原生控制逻辑即可构建复杂的神经网络模型，AI编程变得简单。
提供动态图和静态图统一：目前主流的 学习框架的执行模式有两种，分别为静态图模式和动态图模式。静态图模式拥有较高的训练性能，但难以调试。动态图模式相较于静态图模式虽然易于调试，但难以高效执行。MindSpore 提供了动态图和静态图统一的编码方式，大大增加了静态图和动态图的可兼容性，用户无需开发多套代码，仅变更一行代码便可切换动态图/静态图模式，用户可拥有更轻松的开发调试及性能体验。
采用函数式可微分编程架构：神经网络模型通常基于梯度下降算法进行训练，但手动求导过程复杂，结果容易出错。MindSpore 的基于源码转换(Source Code Transformation，SCT)的自动微分(Automatic Differentiation)机制采用函数式可微分编程架构，在接口层提供 Python 编程接口，包括控制流的表达。用户可聚焦于模型算法的数学原生表达，无需手动进行求导。
单机和分布式训练统一：随着神经网络模型和数据集的规模不断增加，分布式并行训练成为了神经网络训练的常见做法，但分布式并行训练的策略选择和编写十分复杂，这严重制约着 学习模型的训练效率，阻碍 学习的发展。MindSpore 统一了单机和分布式训练的编码方式，开发者无需编写复杂的分布式策略，在单机代码中添加少量代码即可实现分布式训练，提高神经网络训练效率，大大降低了AI开发门槛，使用户能够快速实现模型思路。
还有一大核心优点就是，在分布式集群和华为全栈下，MindSpore 有独特的性能优势。作为华为战略平台性的 学习框架，MindSpore 坚持走底层框架优化路线，匹配昇腾处理器，能最大程度地发挥硬件能力，帮助开发者缩短训练时间，提升推理性能。当然，MindSpore 还支持GPU、CPU等异构平台。在当前主流的 学习框架里面，性能和易用性都能兼顾的，当属MindSpore 。
近期，MindSpore 社区推出了“MindSpore开源社区成长计划”，能够将 MindSpore 学习过程与 MindSpore 开源实践结合起来。参与者要先完成 MindSpore 课程，再相应地认领MindSpore 开源社区任务，从最简单的文档资料、语法规范，到一定难度的算子开发、应用案例都有涉及，一步一步引导开发者进入 学习领域，迅速扩展和锻炼技术图谱，同时，也能够最大化地将个人智慧产生社会影响力，真正实现发展技术的自由不受禁锢。
“MindSpore开源社区成长计划”还设置了更为直接的激励措施。比如，解决初、中和高级不同难易程度的任务就能累积积分兑换奖品，同时还可获得开发者证书;优秀开发者还有机会成为 MindSpore 开源社区 SIG 组组长，参与到 MindSpore 核心技术演进的讨论。
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。 学习领域的技术发展日新月异，MindSpore 开源成长活动已经开始，赶紧点击下方链接，开始迈出学习的第一步吧!
进入MindSpore官方Gitee地址，点击community仓issue页面的【MindSpore开源活动】任务列表与细则说明帖子，可查看活动细则，并在任务列表里点击issue链接编号查看任务详情，开始任务。
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