CANN for Edge AI Deployment - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych praktyków AI, badaczy i programistów, którzy chcą opanować najnowsze osiągnięcia w dziedzinie Edge AI, optymalizować swoje modele AI do wdrażania na krawędzi oraz eksplorować zróżnicowane zastosowania w różnych branżach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Eksplorować zaawansowane techniki w zakresie rozwoju i optymalizacji modeli Edge AI.
• Wdrażać strategie najnowszej generacji do wdrażania modeli AI na urządzeniach krawędziowych.
• Korzystać ze specjalistycznych narzędzi i frameworków dla zaawansowanych aplikacji Edge AI.
• Optymalizować wydajność i efektywność rozwiązań Edge AI.
• Eksplorować innowacyjne przypadki użycia i nowe trendy w Edge AI.
• Zwracać uwagę na zaawansowane kwestie etyczne i bezpieczeństwa w wdrażaniu Edge AI.

Huawei Ascend to rodzina procesorów AI zaprojektowana do wydajnej inferencji i treningu.

Ten prowadzony przez instruktora, interaktywny szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do AI inżynierów i data scientistów o średnim poziomie, którzy chcą tworzyć i optymalizować modele sieci neuronowych za pomocą platformy Huawei Ascend oraz zestawu narzędzi CANN.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować środowisko programistyczne CANN.
• Tworzyć aplikacje AI przy użyciu MindSpore i przepływów pracy CloudMatrix.
• Optymalizować wydajność na Ascend NPUs za pomocą niestandardowych operatorów i tilingu.
• Wdrażać modele w środowiskach krawędziowych lub chmurowych.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Praktyczne korzystanie z platformy Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN w przykładowych aplikacjach.
• Kierowane ćwiczenia skupione na budowie, treningu i wdrażaniu modeli.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zaproponować dostosowane szkolenie do tego kursu na podstawie Twojej infrastruktury lub zestawów danych, prosimy o kontakt z nami w celu dogovoru.

CANN (Architektura obliczeniowa dla Neural Networks) to stos obliczeniowy AI firmy Huawei służący do wdrażania i optymalizowania modeli AI na procesorach Ascend AI.

Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane do średnio zaawansowanych developerów i inżynierów AI, którzy chcą w efektywny sposób wdrażać przygotowane modele AI na sprzęcie Huawei Ascend za pomocą zestawu narzędzi CANN oraz narzędzi takich jak MindSpore, TensorFlow lub PyTorch.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Praktyczne zajęcia laboratoryjne z użyciem narzędzi CANN i symulatorów lub urządzeń Ascend.
• Praktyczne scenariusze wdrażania oparte na rzeczywistych modelach AI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Ten szkoleniowy kurs prowadzony przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla programistów, naukowców danych i entuzjastów technologii na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie wdrażania modeli sztucznej inteligencji na urządzeniach krawędziowych do różnych zastosowań.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Edge AI i jej korzyści.
• Skonfigurować środowisko obliczeń krawędziowych.
• Rozwinąć, przetrenować i zoptymalizować modele AI dla wdrożeń na urządzeniach krawędziowych.
• Wdrożyć praktyczne rozwiązania AI na urządzeniach krawędziowych.
• Oceniać i poprawiać wydajność wdrożonych modeli na urządzeniach krawędziowych.
• Zwrócić uwagę na etyczne i bezpieczeństwo w zastosowaniach Edge AI.

Narzędzie obliczeniowe CANN (Architektura obliczeniowa dla Neural Networks) firmy Huawei jest używane do kompilowania, optymalizowania i wdrażania modeli AI na procesorach Ascend AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących programistów AI, którzy chcą zrozumieć, jak CANN wpływa na cykl życia modelu od treningu do wdrażania, a także jak współpracuje z frameworkami takimi jak MindSpore, TensorFlow i PyTorch.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć cel i architekturę zestawu narzędzi CANN.
• Skonfigurować środowisko programistyczne z CANN i MindSpore.
• Przekonwertować i wdrożyć prosty model AI na sprzęcie Ascend.
• Nabyć podstawową wiedzę na przyszłe projekty optymalizacji lub integracji CANN.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z prostym wdrażaniem modeli.
• Krok po kroku wprowadzenie w zestaw narzędzi CANN i punkty integracji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt.

Stos Huawei’s AI — od niskopoziomowego SDK CANN do wysokopoziomowego frameworka MindSpore — oferuje zintegrowane środowisko rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji optymalizowane dla sprzętu Ascend.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych profesjonalistów technicznych, którzy chcą zrozumieć, jak składniki CANN i MindSpore współpracują ze sobą w celu wsparcia zarządzania cyklem życia sztucznej inteligencji i podejmowania decyzji infrastrukturalnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć warstwową architekturę stosu obliczeniowego sztucznej inteligencji Huawei’s.
• Określić, w jaki sposób CANN wspiera optymalizację modeli i wdrażanie na poziomie sprzętu.
• Ocenić framework MindSpore i narzędziowe łańcuchy w porównaniu z alternatywami branżowymi.
• Zlokalizować stos sztucznej inteligencji Huawei w środowiskach przedsiębiorstw lub chmur/na miejscu.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Live demos systemów i przewodniki na podstawie przypadków.
• Opcjonalne prowadzone laborytorium z przepływu modeli z MindSpore do CANN.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

CANN SDK (Architektura obliczeniowa dla Neural Networks) jest fundamentem obliczeń AI firmy Huawei, pozwalającym programistom dopracowywać i optymalizować wydajność wdrażanych sieci neuronowych na procesorach AI Ascend.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do zaawansowanych programistów AI i inżynierów systemów, którzy chcą optymalizować wydajność wnioskowania za pomocą zaawansowanego zestawu narzędzi CANN, w tym Graph Engine, TIK i rozwoju niestandardowych operatorów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę czasu uruchomienia CANN i cykl życia wydajności.
• Używać narzędzi profilowania i Graph Engine do analizy i optymalizacji wydajności.
• Tworzyć i optymalizować niestandardowe operatory za pomocą TIK i TVM.
• Rozwiązywać wąskie gardła pamięci i poprawiać przepływ modelu.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne warsztaty z profilowaniem w czasie rzeczywistym i dostrajaniem operatorów.
• Ćwiczenia optymalizacyjne z użyciem przykładów wdrażania w przypadkach granicowych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie na tym kursie, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

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

Ta prowadzona przez instruktora szkolenia na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowana do pośrednio zaawansowanych praktyków AI, którzy chcą tworzyć, wdrażać i optymalizować modele wizji i języka przy użyciu CANN SDK dla przypadków produkcyjnych.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i pokaz.
• Praktyczne laboratorium z wdrażaniem modeli i profilowaniem wydajności.
• Projektowanie potoków na żywo przy użyciu prawdziwych przypadków CV i NLP.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy skontaktować się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych programistów systemowych, którzy chcą budować, wdrażać i dostrajać niestandardowe operatory dla modeli AI za pomocą modelu programowania TIK firmy CANN i integracji z kompilatorem TVM.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Pisanie i testowanie niestandardowych operatorów AI za pomocą TIK DSL dla procesorów Ascend.
• Integrowanie niestandardowych operacji z czasem wykonania CANN i wykresem wykonania.
• Używanie TVM do planowania operatorów, automatycznego dostrajania i testowania wydajności.
• Debugowanie i optymalizowanie wydajności poziomu instrukcji dla niestandardowych wzorców obliczeń.

Format kursu

• Interaktywna lekcja i demonstracja.
• Ręczne programowanie operatorów za pomocą TIK i pipeline TVM.
• Testowanie i dostrajanie na sprzęcie Ascend lub symulatorach.

Opcje dostosowywania kursu

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

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.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do developerów i specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą uzyskać pełne zrozumienie Edge AI od koncepcji po praktyczną implementację, w tym konfigurację i wdrażanie.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Edge AI.
• Konfigurować i uruchamiać środowiska Edge AI.
• Tworzyć, trenować i optymalizować modele Edge AI.
• Wdrażać i zarządzać aplikacjami Edge AI.
• Integrować Edge AI z istniejącymi systemami i przepływami pracy.
• Rozwiązywać etyczne aspekty i najlepsze praktyki w implementacji Edge AI.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowana jest do pośrednio zaawansowanych profesjonalistów opieki zdrowotnej, inżynierów biomedycznych i programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI dla innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści z wykorzystania Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych dla aplikacji w opiece zdrowotnej.
• Implementować rozwiązania Edge AI w wearabloach i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i regulacyjne dotyczące zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla developerów średniozaawansowanych, architektów systemów i profesjonalistów branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do wzbogacenia aplikacji IoT o inteligentne możliwości przetwarzania i analizy danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jej zastosowanie w IoT.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla aplikacji IoT.
• Wdawać się w przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w systemach IoT.
• Integrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozwiązywać etyczne kwestie i najlepsze praktyki w dziedzinie Edge AI dla IoT.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących programistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy sztucznej inteligencji na krawędzi (Edge AI) oraz jej podstawowe zastosowania.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i architekturę Edge AI.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI.
• Tworzyć i wdrażać proste aplikacje Edge AI.
• Wykrywać i rozumieć przypadki użycia oraz korzyści płynące z Edge AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, administratorów systemów i badaczy etyki sztucznej inteligencji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą bezpiecznie i etycznie wdrażać rozwiązania Edge AI.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wyzwania z zakresu bezpieczeństwa i prywatności w Edge AI.
• Wdrożyć najlepsze praktyki w zakresie zabezpieczania urządzeń i danych na krawędzi.
• Rozwinąć strategie zmniejszania ryzyka bezpieczeństwa w wdrażaniach Edge AI.
• Zadbać o kwestie etyczne i zapewnić zgodność z przepisami.
• Przeprowadzić oceny i audyty bezpieczeństwa dla aplikacji Edge AI.