Cursuri de pregatire CANN pentru Implementarea AI la Marginea Rețelei

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată practicienilor, cercetătorilor și dezvoltatorilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească cele mai recente avansări în Edge AI, să-și optimizeze modelele de AI pentru implementare pe dispozitive edge și să exploreze aplicații specializate în diverse industrii.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Explora tehnici avansate în dezvoltarea și optimizarea modelelor de Edge AI.
• Implementa strategii de ultimă oră pentru implementarea modelelor de AI pe dispozitive edge.
• Utiliza instrumente și cadre specializate pentru aplicații avansate de Edge AI.
• Optimiza performanța și eficiența soluțiilor de Edge AI.
• Explora cazuri de utilizare inovatoare și tendințe emergente în Edge AI.
• Aborda considerații etice și de securitate avansate în implementările de Edge AI.

Huawei Ascend este o familie de procesoare AI proiectate pentru inferență și antrenament de înaltă performanță.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor AI și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să dezvolte și să optimizeze modele de rețele neuronale folosind platforma Huawei Ascend și toolkit-ul CANN.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze mediul de dezvoltare CANN.
• Să dezvolte aplicații AI folosind fluxurile de lucru MindSpore și CloudMatrix.
• Să optimizeze performanța pe NPU-urile Ascend folosind operatori personalizați și tiling.
• Să implementeze modele în medii de tip edge sau cloud.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Utilizare practică a platformei Huawei Ascend și a toolkit-ului CANN în aplicații exemplu.
• Exerciții ghidate axate pe construirea, antrenarea și implementarea modelelor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs bazată pe infrastructura sau seturile de date ale dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este stack-ul de calcul AI al Huawei pentru implementarea și optimizarea modelelor de AI pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și inginerilor de AI de nivel intermediar care doresc să implementeze modele de AI antrenate eficient pe hardware-ul Huawei Ascend folosind toolkit-ul CANN și unelte precum MindSpore, TensorFlow sau PyTorch.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura CANN și rolul său în pipeline-ul de implementare a AI.
• Să convertească și să adapteze modele din framework-uri populare la formate compatibile cu Ascend.
• Să folosească unelte precum ATC, conversia de modele OM și MindSpore pentru inferență la margine și în cloud.
• Să diagnosticheze probleme de implementare și să optimizeze performanța pe hardware-ul Ascend.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator folosind unelte CANN și simulatoare sau dispozitive Ascend.
• Scenarii practice de implementare bazate pe modele de AI din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și entuziaștilor de tehnologie care doresc să dobândească abilități practice în implementarea modelelor de AI pe dispozitive de margine pentru diverse aplicații.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI la Margine și beneficiile acesteia.
• Să configureze și să pregătească mediul de calcul la margine.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele de AI pentru implementare la margine.
• Să implementeze soluții practice de AI pe dispozitive de margine.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța modelelor implementate la margine.
• Să abordeze considerațiile etice și de securitate în aplicațiile AI la Margine.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este un set de instrumente de calcul AI dezvoltat de Huawei, utilizat pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor AI pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor AI de nivel începător care doresc să înțeleagă cum se integrează CANN în ciclul de viață al modelului, de la antrenament la implementare, și cum funcționează împreună cu framework-uri precum MindSpore, TensorFlow și PyTorch.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura setului de instrumente CANN.
• Să configureze un mediu de dezvoltare cu CANN și MindSpore.
• Să convertească și să implementeze un model AI simplu pe hardware-ul Ascend.
• Să dobândească cunoștințe de bază pentru viitoare proiecte de optimizare sau integrare CANN.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu implementarea unui model simplu.
• Parcurgere pas cu pas a lanțului de instrumente CANN și a punctelor de integrare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Stiva AI a Huawei — de la SDK-ul de nivel scăzut CANN până la framework-ul de nivel înalt MindSpore — oferă un mediu integrat de dezvoltare și implementare AI, optimizat pentru hardware-ul Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de la nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă cum componentele CANN și MindSpore lucrează împreună pentru a sprijini gestionarea ciclului de viață AI și deciziile de infrastructură.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura stratificată a stivei de calcul AI a Huawei.
• Identifica cum CANN sprijină optimizarea modelelor și implementarea la nivel de hardware.
• Evaluează framework-ul și lanțul de instrumente MindSpore în raport cu alternativele din industrie.
• Poziționează stiva AI a Huawei în mediile de întreprindere sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Demo-uri live ale sistemului și prezentări bazate pe cazuri.
• Laboratoare opționale ghidate pe fluxul modelelor de la MindSpore la CANN.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) este fundamentul de calcul AI al Huawei, care permite dezvoltatorilor să regleze fin și să optimizeze performanța rețelelor neuronale implementate pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor AI de nivel avansat și inginerilor de sistem care doresc să optimizeze performanța de inferență folosind setul avansat de instrumente CANN, inclusiv Graph Engine, TIK și dezvoltarea de operatori personalizați.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura runtime a CANN și ciclul de viață al performanței.
• Folosi instrumente de profilare și Graph Engine pentru analiza și optimizarea performanței.
• Crea și optimiza operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Rezolva gâturile de gură de memorie și îmbunătăți debitul modelului.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu profilare în timp real și reglare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de implementare în cazuri limită.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferă instrumente puternice de implementare și optimizare pentru aplicații AI în timp real în domeniile visionării computerizate și NLP, în special pe hardware-ul Huawei Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor AI de nivel intermediar care doresc să construiască, să implementeze și să optimizeze modele de visionare și limbaj folosind CANN SDK pentru cazuri de utilizare în producție.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze și să optimizeze modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Să folosească instrumentele CANN pentru a converti modele și a le integra în pipe-uri live.
• Să optimizeze performanța de inferență pentru sarcini precum detectarea, clasificarea și analiza sentimentelor.
• Să construiască pipe-uri CV/NLP în timp real pentru scenarii de implementare la margine sau în cloud.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea pipe-urilor live folosind cazuri reale de CV și NLP.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) și Apache TVM permit optimizarea și personalizarea avansată a operatorilor de modele AI pentru hardware-ul Huawei Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de sisteme de nivel avansat care doresc să construiască, să implementeze și să ajusteze operatori personalizați pentru modele AI folosind modelul de programare TIK al CANN și integrarea compilatorului TVM.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Scrie și testează operatori AI personalizați folosind TIK DSL pentru procesoarele Ascend.
• Integrează operatori personalizați în runtime-ul CANN și graful de execuție.
• Folosește TVM pentru planificarea operatorilor, auto-ajustarea și benchmarking.
• Depanează și optimizează performanța la nivel de instrucțiuni pentru modele de calcul personalizate.

Formatul cursului

• Curs interactiv și demonstrații.
• Scrierea de cod pentru operatori folosind pipeline-urile TIK și TVM.
• Testare și ajustare pe hardware-ul Ascend sau simulatoare.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Această instruire condusă de un instructor, în format live <în > (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de robotică de nivel intermediar, dezvoltatorilor de vehicule autonome și cercetătorilor în domeniul AI care doresc să valorifice Edge AI pentru soluții inovatoare de sisteme autonome.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sistemele autonome.
• Dezvolta și implementa modele AI pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.
• Implementa soluții Edge AI în vehicule autonome, drone și robotică.
• Proiecta și optimiza sisteme de control folosind Edge AI.
• Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile AI autonome.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă pe deplin conceptul de Edge AI, de la teorie la implementare practică, inclusiv configurarea și implementarea.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale Edge AI.
• Să configureze și să gestioneze medii Edge AI.
• Să dezvolte, să antreneze și să optimizeze modele Edge AI.
• Să implementeze și să gestioneze aplicații Edge AI.
• Să integreze Edge AI cu sisteme și fluxuri de lucru existente.
• Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în implementarea Edge AI.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
• Dezvolta și implementa modele de AI pe dispozitive edge pentru aplicații medicale.
• Implementa soluții Edge AI în dispozitive wearable și instrumente de diagnostic.
• Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
• Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile de AI în sănătate.

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sisteme și profesioniștilor din industrie care doresc să exploateze Edge AI pentru îmbunătățirea aplicațiilor IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale Edge AI și aplicarea acesteia în IoT.
• Să configureze și să organizeze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Să integreze Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerentele etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale introductive.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază și arhitectura Edge AI.
• Să configureze și să stabilească medii Edge AI.
• Să dezvolte și să implementeze aplicații simple Edge AI.
• Să identifice și să înțeleagă cazurile de utilizare și beneficiile Edge AI.

Această instruire condusă de un instructor, în format live <la fața locului> (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de securitate cibernetică de nivel intermediar, administratorilor de sistem și cercetătorilor în etica AI care doresc să securizeze și să implementeze soluții Edge AI în mod etic.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege provocările de securitate și confidențialitate în Edge AI.
• Implementa cele mai bune practici pentru securizarea dispozitivelor edge și a datelor.
• Dezvolta strategii pentru atenuarea riscurilor de securitate în implementările Edge AI.
• Aborda considerațiile etice și asigură conformitatea cu reglementările.
• Efectua evaluări și audituri de securitate pentru aplicațiile Edge AI.