CANN for Edge AI Deployment - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do telekomunikacyjnych profesjonalistów średniozaawansowanych, inżynierów AI oraz specjalistów IoT, którzy chcą poznać, jak sieci 5G przyspieszają aplikacje Edge AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy technologii 5G i jej wpływ na Edge AI.
• Wdrażać modele AI optymalizowane dla aplikacji o niskiej opóźnieniu w środowiskach 5G.
• Wdawać systemy decyzyjne w czasie rzeczywistym za pomocą Edge AI i łączności 5G.
• Optymalizować obciążenia AI dla efektywnej wydajności na urządzeniach Edge.

6G i Inteligentna Krawędź to przyszłościowy kurs, który bada integrację technologii bezprzewodowych 6G z przetwarzaniem brzegowym, ekosystemami IoT oraz przetwarzaniem danych napędzanym sztuczną inteligencją w celu wspierania inteligentnych, niskopoziomowych i adaptacyjnych infrastruktur.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) skierowany jest do architektów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i projektować następną generację rozproszonych architektur, wykorzystując synergię łączności 6G i systemów inteligentnej krawędzi.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak 6G przekształci przetwarzanie brzegowe i architektury IoT.
• Projektować systemy rozproszone o ultra-niskich opóźnieniach, wysokiej przepustowości i autonomicznych operacjach.
• Integrować sztuczną inteligencję i analizę danych na krawędzi w celu podejmowania inteligentnych decyzji.
• Planować skalowalne, bezpieczne i odporne infrastruktury brzegowe gotowe na 6G.
• Oceniać modele biznesowe i operacyjne umożliwione przez konwergencję 6G i krawędzi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Studia przypadków i ćwiczenia z projektowania architektury.
• Praktyczne symulacje z opcjonalnymi narzędziami krawędziowymi lub kontenerowymi.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych praktyków AI, badaczy i deweloperów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, zoptymalizować swoje modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych oraz zbadać specjalistyczne zastosowania w różnych branżach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać zaawansowane techniki rozwoju i optymalizacji modeli Edge AI.
• Wdrożyć najnowocześniejsze strategie wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych.
• Wykorzystać specjalistyczne narzędzia i frameworki do zaawansowanych zastosowań Edge AI.
• Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.
• Poznać innowacyjne przypadki użycia oraz pojawiające się trendy w Edge AI.
• Zajmować się zaawansowanymi kwestiami etycznymi i bezpieczeństwa w wdrożeniach Edge AI.

Huawei Ascend to rodzina procesorów AI zaprojektowanych do wysokowydajnego wnioskowania i trenowania modeli.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą rozwijać i optymalizować modele sieci neuronowych przy użyciu platformy Huawei Ascend oraz zestawu narzędzi CANN.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować środowisko deweloperskie CANN.
• Tworzyć aplikacje AI przy użyciu MindSpore i przepływów pracy CloudMatrix.
• Optymalizować wydajność na procesorach NPU Ascend przy użyciu niestandardowych operatorów i tilingu.
• Wdrażać modele w środowiskach brzegowych lub chmurowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne wykorzystanie Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN w przykładowych aplikacjach.
• Ćwiczenia z przewodnikiem skupione na budowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie na podstawie swojej infrastruktury lub zbiorów danych, skontaktuj się z nami.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) to stos obliczeniowy AI firmy Huawei do wdrażania i optymalizacji modeli AI na procesorach Ascend AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą efektywnie wdrażać wytrenowane modele AI na sprzęcie Huawei Ascend przy użyciu zestawu narzędzi CANN oraz narzędzi takich jak MindSpore, TensorFlow czy PyTorch.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę CANN i jej rolę w procesie wdrażania AI.
• Konwertować i adaptować modele z popularnych frameworków do formatów zgodnych z Ascend.
• Korzystać z narzędzi takich jak ATC, konwersja modeli OM i MindSpore do wnioskowania na urządzeniach brzegowych i w chmurze.
• Diagnozować problemy związane z wdrażaniem i optymalizować wydajność na sprzęcie Ascend.

Format kursu

• Interaktywny wykład i demonstracja.
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem narzędzi CANN i symulatorów lub urządzeń Ascend.
• Praktyczne scenariusze wdrażania oparte na rzeczywistych modelach AI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do programistów średniego poziomu, naukowców zajmujących się danymi oraz entuzjastów technologii, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności wdrażania modeli AI na urządzeniach brzegowych do różnych zastosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jego korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń brzegowych.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność modeli wdrożonych na urządzeniach brzegowych.
• Rozważać kwestie etyczne i bezpieczeństwa w zastosowaniach Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie Polsce (online lub stacjonarnie), jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów z zakresu cyberbezpieczeństwa, inżynierów AI oraz developerów IoT, którzy chcą wdrożyć solidne środki zabezpieczeń i strategie odpornościowe dla systemów Edge AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka bezpieczeństwa i podatności w wdrożeniach Edge AI.
• Wdrożyć techniki szyfrowania i uwierzytelniania dla ochrony danych.
• Projektować odporne architektury Edge AI, które mogą wytrzymać cyberzagrożenia.
• Zastosować strategie wdrażania bezpiecznych modeli AI w środowiskach Edge.

Cambricon MLU (Machine Learning Units) to specjalizowane układy AI zoptymalizowane do wnioskowania i uczenia w scenariuszach brzegowych i centrów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą budować i wdrażać modele AI przy użyciu frameworka BANGPy i SDK Neuware na sprzęcie Cambricon MLU.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowiska deweloperskie BANGPy i Neuware.
• Tworzyć i optymalizować modele oparte na Pythonie i C++ dla Cambricon MLU.
• Wdrażać modele na urządzeniach brzegowych i w centrach danych działających na środowisku uruchomieniowym Neuware.
• Integrować przepływy pracy ML z funkcjami przyspieszania specyficznymi dla MLU.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne użycie BANGPy i Neuware do rozwoju i wdrażania.
• Kierowane ćwiczenia skupiające się na optymalizacji, integracji i testowaniu.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu na podstawie modelu urządzenia Cambricon lub przypadku użycia, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) to zestaw narzędzi do obliczeń AI firmy Huawei, używany do kompilowania, optymalizacji i wdrażania modeli AI na procesorach Ascend AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących deweloperów AI, którzy chcą zrozumieć, jak CANN wpisuje się w cykl życia modelu od szkolenia do wdrożenia, oraz jak współpracuje z frameworkami takimi jak MindSpore, TensorFlow i PyTorch.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć cel i architekturę zestawu narzędzi CANN.
• Skonfigurować środowisko deweloperskie z CANN i MindSpore.
• Przekształcić i wdrożyć prosty model AI na sprzęcie Ascend.
• Zdobyć podstawową wiedzę na temat przyszłych projektów optymalizacji lub integracji CANN.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z prostym wdrażaniem modeli.
• Krok po kroku omówienie łańcucha narzędzi CANN i punktów integracji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Stos AI Huawei — od niskopoziomowego SDK CANN do wysokopoziomowego frameworka MindSpore — oferuje zintegrowane środowisko do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI, zoptymalizowane pod kątem sprzętu Ascend.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów technicznych na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć, jak komponenty CANN i MindSpore współpracują, aby wspierać zarządzanie cyklem życia AI i decyzje dotyczące infrastruktury.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć warstwową architekturę stosu obliczeniowego AI Huawei.
• Zidentyfikować, jak CANN wspiera optymalizację modeli i wdrażanie na poziomie sprzętowym.
• Ocenić framework MindSpore i jego narzędzia w porównaniu z alternatywami branżowymi.
• Określić miejsce stosu AI Huawei w środowiskach przedsiębiorstw lub chmury/on-prem.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Demo systemu na żywo i przykłady oparte na przypadkach.
• Opcjonalne warsztaty z przewodnikiem dotyczące przepływu modeli z MindSpore do CANN.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) to fundament obliczeniowy sztucznej inteligencji firmy Huawei, który umożliwia programistom dostrajanie i optymalizację wydajności wdrożonych sieci neuronowych na procesorach Ascend AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych programistów AI i inżynierów systemowych, którzy chcą optymalizować wydajność wnioskowania, korzystając z zaawansowanych narzędzi CANN, takich jak Graph Engine, TIK i rozwój niestandardowych operatorów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę środowiska wykonawczego CANN i cykl życia wydajności.
• Korzystać z narzędzi do profilowania i Graph Engine do analizy i optymalizacji wydajności.
• Tworzyć i optymalizować niestandardowe operatory przy użyciu TIK i TVM.
• Rozwiązywać problemy z wąskimi gardłami pamięci i poprawiać przepustowość modelu.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z profilowaniem w czasie rzeczywistym i dostrajaniem operatorów.
• Ćwiczenia optymalizacyjne z wykorzystaniem przykładów wdrożeń skrajnych przypadków.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferuje potężne narzędzia do wdrażania i optymalizacji aplikacji AI w czasie rzeczywistym w dziedzinie przetwarzania obrazu i języka naturalnego, szczególnie na sprzęcie Huawei Ascend.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą budować, wdrażać i optymalizować modele wizyjne i językowe przy użyciu CANN SDK w przypadkach użycia produkcyjnego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać i optymalizować modele CV i NLP przy użyciu CANN i AscendCL.
• Korzystać z narzędzi CANN do konwersji modeli i integrowania ich w potoki produkcyjne.
• Optymalizować wydajność wnioskowania dla zadań takich jak detekcja, klasyfikacja i analiza sentymentu.
• Budować potoki CV/NLP w czasie rzeczywistym dla scenariuszy wdrażania na krawędzi lub w chmurze.

Format kursu

• Interaktywny wykład i demonstracja.
• Praktyczne laboratorium z wdrażaniem modeli i profilowaniem wydajności.
• Projektowanie potoków w czasie rzeczywistym na podstawie rzeczywistych przypadków użycia CV i NLP.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) i Apache TVM umożliwiają zaawansowaną optymalizację i dostosowanie operatorów modeli AI dla sprzętu Huawei Ascend.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów systemowych, którzy chcą tworzyć, wdrażać i dostrajać niestandardowe operatory dla modeli AI, korzystając z modelu programowania TIK w CANN oraz integracji z kompilatorem TVM.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Pisać i testować niestandardowe operatory AI przy użyciu TIK DSL dla procesorów Ascend.
• Integrować niestandardowe operatory w środowisku wykonawczym CANN i grafie wykonania.
• Korzystać z TVM do planowania, automatycznego dostrajania i benchmarkowania operatorów.
• Debugować i optymalizować wydajność na poziomie instrukcji dla niestandardowych wzorców obliczeniowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i demonstracja.
• Praktyczne kodowanie operatorów przy użyciu potoków TIK i TVM.
• Testowanie i dostrajanie na sprzęcie Ascend lub symulatorach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych profesjonalistów z dziedziny agritechu, specjalistów IoT i inżynierów AI, którzy chcą rozwijać i wdrażać rozwiązania Edge AI dla inteligentnego rolnictwa.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Edge AI w precyzyjnym rolnictwie.
• Wdrożyć systemy monitorowania upraw i hodowli zwierząt napędzane sztuczną inteligencją.
• Rozwinąć automatyczne systemy nawadniania i czujników środowiskowych.
• Optymalizować wydajność rolniczą za pomocą analizy Edge AI w czasie rzeczywistym.

Trening prowadzony przez instruktora, w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla inżynierów robotyki na poziomie średnim, developerów pojazdów autonomicznych i badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań dla autonomicznych systemów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści płynące z Edge AI w autonomicznych systemach.
• Rozwojować i wdrażać modele AI do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach Edge.
• Implementować rozwiązania Edge AI w pojazdach autonomicznych, dronach i robotach.
• Projektować i optymalizować systemy sterowania za pomocą Edge AI.
• Rozwiązywać etyczne i regulacyjne wyzwania związane z autonomicznymi zastosowaniami AI.