Cursuri de pregatire CANN pentru Edge AI Implementare

Acest training în direct de instruire (în linie sau pe locație) este destinat practicienilor avansați, cercetătorilor și dezvoltatorilor din domeniul IA care doresc să maitriseze cele mai recente progrese în Edge AI, să optimizeze modelele lor de IA pentru implementarea la marginea rețelei și să exploateze aplicațiile specializate în diverse industrii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Explora tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor de Edge AI.
• Implementa strategii inovatoare pentru implementarea modelelor de IA pe dispozitivele la marginea rețelei.
• Utiliza instrumente și cadre specializate pentru aplicațiile avansate de Edge AI.
• Optimiza performanța și eficiența soluțiilor de Edge AI.
• Explora cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în domeniul Edge AI.
• Aborda considerente avansate de etică și securitate în implementările de Edge AI.

Huawei Ascend este o familie de procesatoare AI concepute pentru inferență și antrenament la performanță ridicată.

Acest training guițat în direct sau online se adresează inginerilor intermediari de inteligență artificială și cercetătorilor de date care doresc să dezvolte și să optimizeze modelele de rețele neuronale folosind platforma Ascend a Huaweii și pachetul CANN .

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare al CANN.
• Dezvolta aplicații AI folosind MindSpore și fluxurile CloudMatrix.
• Optimiza performanța pe Ascend NPU-uri utilizând operatori personalizați și tiling.
• Deployează modele în medii la marginea rețelei sau în cloud.

Formatul cursului

• Lectură interactivă și discuție.
• Utilizarea practică a Huawei Ascend și pachetului CANN în aplicații de exemplu.
• Exerciții guițate concentrându-se pe construirea, antrenamentul și deploy-ul modelului.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat bazat pe infrastructura sau seturile de datele dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a programa.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este pilonul de calcul AI al Huawei pentru a depune și optimiza modelele AI pe procesorii Ascend AI.

Această antrenament sub conducerea unui instrucțuator (online sau la locație) se adresează dezvoltatorilor și inginerilor cu cunoștințe intermediare în AI care doresc să depună modelele AI antrenate eficient pe hardwareul Huawei Ascend folosind pachetul CANN și instrumente precum MindSpore, TensorFlow, sau PyTorch.

La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:

• Înțelege arhitectura CANN și rolul său în pipeline-ul de depunere AI.
• Convertește și adaptează modelele din cadre populare la formate compatibile cu Ascend.
• Folosește instrumente precum ATC, OM model conversion, și MindSpore pentru inferență la marginea retelei și în cloud.
• Diagnostichează problemele de depunere și optimizarea performanței pe hardwareul Ascend.

Format al cursului

• Curs interactiv și demonstrații.
• Laborator practic folosind instrumentele CANN și simulari sau dispozitive Ascend.
• Scenarii de depunere practice bazate pe modele AI din lumea reală.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Acest training în timp real, condus de un instrucțurator (online sau presencial) este destinat dezvoltatorilor la nivel mediu, cercetătorilor în domeniul datelor și entuziaștilor tehnologici care doresc să câștige abilități practice în implementarea modelelor de IA pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI la frontieră și beneficiile sale.
• Configurați și setați mediul de calcul la frontieră.
• Dezvolta, antrenează și optimizează modelele de IA pentru implementarea la frontieră.
• Implementa soluții AI practice pe dispozitive edge.
• Evalua și îmbunătăți performanța modelelor implementate la frontieră.
• Aborda considerente etice și de securitate în aplicațiile AI la frontieră.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este un set de instrumente pentru calcul AI al Huawei folosit pentru a compila, optimiza și_deploya modelele AI pe procesorii AI Ascend.

Această formare guidată de instrucțoare (online sau în prezență) se adresează dezvoltatorilor AI la nivel începător care doresc să înțeleagă cum CANN se integrează în ciclul de viață al modelelor, din antrenament până la deploy, și cum funcționează cu cadre precum MindSpore, TensorFlow, și PyTorch.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura setului de instrumente CANN.
• Configura un mediu de dezvoltare cu CANN și MindSpore.
• Convertește și deployează o model AI simplă pe hardware-ul Ascend.
• Obține cunoștințe fundamentale pentru proiectele viitoare de optimizare sau integrare cu CANN.

Format al cursului

• Lecturi interactive și discuții.
• Laboratoare practice cu deployarea unui model simplu.
• Pas cu pas a traversării lanțului de instrumente CANN și punctelor de integrare.

Opțiuni de personalizare ale cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Stiva AI a Huawei — de la SDK la nivel scăzut CANN până la cadrul MindSpore la nivel ridicat — oferă un mediu integrat de dezvoltare și implementare AI optimizat pentru hardware Ascend.

Acest training guiț la distanță sau live (online sau pe locație) se adresează profesionistilor tehnici cu niveluri de începător până la intermediar care doresc să înțeleagă cum componentele CANN și MindSpore lucrează împreună pentru a susține gestionarea ciclului de viață AI și deciziile infrastructurii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura stratificată a stivei de calcul AI a Huawei.
• Identifica modul în care CANN susține optimizarea modelului și implementarea la nivel hardware.
• Evalua cadrul și lanțul de instrumente MindSpore în raport cu alternativele industriei.
• Pozitiona stiva AI a Huawei în mediile enterprise sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Lectură interactivă și discuție.
• Demo-uri live ale sistemelor și parcurgeri bazate pe cazuri.
• Laboratoare guiț opționale privind fluxul modelului din MindSpore în CANN.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

CANN SDK (Compute Architecture pentru Neural Networks) este fundamentul de calcul AI al Huawei care permite dezvoltatorilor să ajusteze și optimizeze performanța rețelelor neuronale depozitare pe procesorii Ascend AI.

Acest training dirijat de instrucțuator (în mod online sau în prezență) este destinat dezvoltatorilor avansați de AI și inginerilor sistemelor care doresc să optimizeze performanța inferenței folosind setul avansat de instrumente al CANN, inclusiv Motorul Grafic, TIK și dezvoltarea operatorilor personalizați.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura de runtime a CANN și ciclul de viață al performanței.
• Să folosească instrumentele de profilare și Motorul Grafic pentru analiza și optimizarea performanței.
• Să creeze și să optimizeze operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Să rezolve bocagele de memorie și să îmbunătățească fluxul modelului.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Ateliere practice cu profilare în timp real și ajustare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de depozitare pentru cazuri speciale.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să vă adresați la noi pentru programare.

SDK-ul CANN (Arhitectură de Calcul pentru Neural Networks) oferă instrumente puternice de implementare și optimizare pentru aplicațiile AI în timp real din domeniul visionului computerizat și NLP, în special pe hardware Huawei Ascend.

Acest training sub conducerea unui instruire (în mod online sau presenzial) este destinat practicionerilor intermediari de IA care doresc să construiască, implementeze și optimizzeze modele CV și NLP folosind SDK-ul CANN pentru scenarii de utilizare în producție.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa și optimiza modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Utiliza instrumentele CANN pentru a converti modelele și să le integreze în pipeline-uri live.
• Optimiza performanța inferenței pentru sarcini precum detectare, clasificare și analiză de sentiment.
• Construi pipeline-uri CV/NLP în timp real pentru scenarii de implementare la bord sau pe cloud.

Format al cursului

• Lectură interactivă și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Design de pipeline live folosind exemple reale din CV și NLP.

Opțiuni pentru personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) și Apache TVM permit optimizări avansate și personalizări ale operatorilor modelului de IA pentru Huawei Ascend hardware.

Această formare guițată de instrucțurator (online sau în prezență) se adresează dezvoltatorilor avansați de sisteme care doresc să construiască, să deployeze și să tuneze operatori personalizați pentru modele IA folosind modelul de programare TIK al CANN și integrarea compilatorului TVM.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să scrie și testeze operatori AI personalizați folosind TIK DSL pentru procesorii Ascend.
• Să integreze operațiuni personalizate în timpul de executare al CANN și graficul de execuție.
• Să folosească TVM pentru planificarea operatorilor, tunearea automată și benchmarking-ul.
• Să depureze și să optimizeze performanța la nivelul instrucțiunii pentru modele de calcul personalizate.

Format al cursului

• Curs interactiv și demonstrație.
• Codare practică a operatorilor folosind pipeline-uri TIK și TVM.
• Teste și tuneaj pe hardware sau simulatori Ascend.

Opțiuni de personalizare ale cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Această formare îndemânată în timp real (online sau presență) este adresată inginerilor intermediați de robotica, dezvoltatorilor vehiculelor autonome și cercetătorilor AI care doresc să folosească Edge AI pentru soluții inovatoare ale sistemelor autonome.

La sfârșitul acestei forme de formare, participanții vor putea:

• Comprende rolul și avantajele AI la margine în sistemele autonome.
• Dezvolta și depune modele AI pentru procesarea în timp real pe dispozitive de margine.
• Implementa soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotice.
• Să deseneze și optimizze sistemele de control folosind AI la margine.
• Abordează considerente etice și regulate în aplicațiile autonome AI.

Acest training în direct de instrucțurator (online sau pe local) este destinat dezvoltatorilor și profesionalilor IT cu nivel intermediar care doresc să obțină o înțelegere completă a AI la margine, de la concept până la implementare practică, inclusiv configurarea și instalarea.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Comprende conceptele fundamentale ale AI la margine.
• Configura și stabili mediile pentru AI la margine.
• Dezvolta, antreneze și optimiză modelele de AI la margine.
• Instalează și gestionează aplicațiile de AI la margine.
• Integrează AI la margine cu sistemele și fluxurile de lucru existente.
• Abordează considerente etice și practici bune în implementarea AI la margine.

Această formare live, condusă de un instruire în România (online sau pe locație) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor AI care dorește să folosească Edge AI pentru soluții inovatoare în domeniul sănătății.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul și beneficiile AI la bord în domeniul sănătății.
• Să dezvolte și implementeze modele AI pe dispozitive la bord pentru aplicații de sănătate.
• Să implementeze soluții AI la bord în dispozitive portabile și instrumentele diagnosticului.
• Să conceapă și implementeze sisteme de monitorizare a pacienților folosind AI la bord.
• Să abordeze considerente etice și regulate în aplicațiile AI din domeniul sănătății.

Formarea prezentată în timp real de instrucțurator (online sau presencial) în România este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților sistemelor și profesionistilor din industrie care doresc să utilizeze Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT prin procesarea și analiza inteligentă a datelor.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI la marginea rețelei (Edge AI) și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze mediile Edge AI pentru dispozitivele IoT.
• Să dezvolte și să deployeze modele AI pe dispozitive de margine pentru aplicații IoT.
• Implementa procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Integrare Edge AI cu diferite protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Acest training instructator-led (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor și profesionistilor IT cu nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentele AI la margine și aplicațiile sale introductive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleg conceptele de bază și arhitectura AI la margine.
• Configurează mediile pentru AI la margine.
• Dezvoltați și distribuiți aplicații simple de AI la margine.
• Identificați și înțelegeți cazurile de utilizare și beneficiile AI la margine.

Acest training live, condus de un instruire (online sau la locație) este destinat profesionistilor intermediari în cibersecuritate, administratorilor de sistem și cercetătorilor în etica inteligenței artificiale care doresc să asigure securitatea și o implementare etică a soluțiilor AI la marginea rețelei.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Comprende provocările de securitate și confidențialitate în ceea ce privește AI la marginea rețelei.
• Implementa cele mai bune practici pentru asigurarea dispozitivelor și a datelor la marginea rețelei.
• Dezvolta strategii de mitigare a riscurilor de securitate în implementările AI la marginea rețelei.
• Aborda considerentele etice și să asigure conformitatea cu reglementări.
• Realiza evaluări și reviste de securitate pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.