AI Alkalmazások Fejlesztése Huawei Ascend és CANN Használatával Képzés
A Huawei Ascend egy AI processzorcsalád, amely magas teljesítményű inferencia és tanítási feladatokhoz készült.
Ez az interaktív, élőképes képzés (online vagy helyszínen) középszerkesztett szintű AI mérnököknek és adattudósoknak irányult, akik Huawei Ascend platformját és a CANN eszköztárat szeretnék használni neurális hálózati modellek fejlesztésére és optimalizálására.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetét.
- AI alkalmazásokat kifejleszteni a MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok használatával.
- A teljesítményt optimalizálni az Ascend NPUs-on egyedi operátorokkal és csempésztéssel.
- Modellket helyezni üzemeltetésre peremhálózati vagy felhőkörnyezetben.
A Képzés Formája
- Interaktív előadás és vita.
- Feladatok végzése a Huawei Ascend és CANN eszköztár segítségével mintaalkalmazásokban.
- Gyakorlati feladatok, amelyek fókuszálnak modellek építésére, tanítására és üzembe helyezésére.
Képzés Testreszabási Opciói
- Ha testreszabott képzést szeretne ezen a témán az infrastruktúrája vagy adathalmazai alapján, kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.
Kurzusleírás
Bevezetés a Huawei Ascend Platformba
- Az Ascend architektúrájának és ökoszisztémájának áttekintése
- MindSpore és CANN áttekintése
- Használati esetek és ipari relevancia
Fejlesztői Környezet Beállítása
- A CANN eszköztár és a MindSpore telepítése
- A ModelArts és CloudMatrix használata projektkezelésre
- Környezet tesztelése mintamodellekkel
Modell Fejlesztése a MindSpore-val
- Modellek definiálása és tanítása a MindSpore-ban
- Adatfolyamok és adathalmaz formázása
- Modell exportálása Ascend-kompatibilis formátumba
Teljesítmény Optimalizálása az Ascenden
- Operátor ötvözés és egyedi kernel-ok használata
- Csempésztési stratégia és AI Core ütemezése
- Benchmarking és profilozási eszközök
Üzembe Helyezési Stratégiák
- Peremhálózati vs. felhő üzembe helyezés kiegyensúlyozása
- A MindX SDK használata üzembe helyezésre
- Integráció a CloudMatrix munkafolyamatokkal
Hibakeresés és Figyelés
- Profiler és AiD használata nyomkövetésre
- Futásidőbeli hibák hibakeresése
- Erőforrások felhasználásának és átviteli sebességének figyelése
Esetenkénti Tanulmány és Labor Integráció
- Teljes munkafolyamat fejlesztése a MindSpore-val
- Gyakorlat: Modell kifejlesztése, optimalizálása és üzembe helyezése az Ascenden
- Teljesítmény összevetése más platformokkal
Összefoglalás és További Lépések
Követelmények
- Ismeret a neurális hálózatokról és az AI munkafolyamatokról
- Tapasztalat Python programozással
- Ismeret a modellek tanításáról és üzembe helyezéséről
Célcsoport
- AI mérnökök
- Adattudósok, akik a Huawei AI stacket használják
- ML fejlesztők, akik az Ascend-et és MindSpore-t használják
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
AI Alkalmazások Fejlesztése Huawei Ascend és CANN Használatával Képzés - Foglalás
AI Alkalmazások Fejlesztése Huawei Ascend és CANN Használatával Képzés - Érdeklődés
AI Alkalmazások Fejlesztése Huawei Ascend és CANN Használatával - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (1)
Közelítő és hatékony gyakorlási munkamenet a képző tanári ismeretei a copilot speciális használatáról
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurzus - Intermediate GitHub Copilot
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Fejlett GitHub Copilot & AI alkalmazások a projektek és infrastruktúrák számára
14 ÓrákA GitHub Copilot egy mesterséges intelligenciát (AI) használó kódbeviteli eszköz, amely gyorsítja a fejlesztést minőség- és termelékenység-megőrzés mellett. Az AI alkalmazásokat projektekben, infrastruktúrában és szoftverekben kombinálva a vezetők használhatják az erőforrás-hozzárendelés optimalizálására, munkafolyamatok megkönnyítésére és döntési folyamatok javítására.
Ez a tanár vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) fejlett szintű menedzser részére készült, akik további ismeretek szerzését kívánják a GitHub Copilot használatában, valamint gyakorlati AI alkalmazások felfedezésében vállalati környezetekben, példákkal a nagymértékű projektekből és iparágakból, mint az olaj- és gázipar.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Fejlett Copilot funkciók alkalmazására nagymértékű vállalati projekteken.
- A Copilot integrálása különböző munkafolyamatokba a legnagyobb hatékonyság érdekében.
- Az AI eszközök használata a projektek, infrastruktúrák és szoftverek beszerzésének optimalizálása céljából.
- Alapvetően az AI-alapú stratégiák implementálására a tervezés, becslés- és időoptimalizáció javítása érdekében.
- Gazdaságág-specifikus forgatókönyvekben való gyakorlati AI alkalmazások felismerésére, például az olaj- és gáziparban.
A képzés formája
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Gyakorlati gyakorlatok és esettanulmányok.
- Élő labor demonstrációk AI eszközökkel és Copilot munkafolyamatokkal.
Képzés személyre szabása lehetőségei
- A képzés személyre szabott változatának kérése érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.
Haladó Cursor: Prompt Tervezés, Finomhangolás és Egyéni Eszközök
14 ÓrákA Cursor egy haladó, mesterséges intelligencia-működésű fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy kiterjesztsék, finomhangolják és testreszabják a kódolási intelligenciáját speciális feladatokhoz és vállalati folyamatokhoz.
Ez az oktatóvezetéses, élő képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik olyan testreszabott prompt rendszereket terveznek, finomhangolják a modell viselkedését, és építenek egyéni kiterjesztéseket az intern fejlesztési automatizáláshoz.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Haladó prompt sablonokat tervezni és tesztelni pontos mesterséges intelligencia viselkedés érdekében.
- A Cursort csatlakoztatni intern API-khoz és ismeret-bázisokhoz kontextus-függő kódoláshoz.
- Fejlesztett vagy területre alkalmazott mesterséges intelligencia-modelljeket készíteni speciális feladatokhoz.
- Biztonságosan kiterjesztő eszközöket vagy adaptereket építeni és telepíteni a Cursor funkcióinak bővítéséhez.
A képzés formája
- Technikai előadások és vezetett bemutatók.
- Gyakorlati fejlesztési munkahelyek és prompt optimalizálási laborok.
- Praktikus projektek a Cursor integrálásával valós világbeli vállalati rendszerekbe.
Képzés személyre szabható opciói
- A képzést személyre szabni lehet, hogy megfeleljen specifikus intern architektúrák, mesterséges intelligencia-keretrendszerek vagy biztonsági igényeknek.
Haladó GitHub Copilot
14 ÓrákEz az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy terhelőhelyen) a haladó szintű résztvevőknek készült, akik szeretnék testreszabni a GitHub Copilotot csoportprojektekhez, kihasználni annak haladó funkcióit és hitelesítések nélkül beilleszteni a CI/CD folyamatokba együttműködés és produktivitás javítása érdekében.
A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:
- Testreszabni a GitHub Copilotot projektek speciális igényeire és csoportfolyamatokra.
- Kihasználni a Copilot haladó funkcióit bonyolult kódolási feladatokhoz.
- Beilleszteni a GitHub Copilotot CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
- Optimalizálni az AI-alapú eszközökkel történő csoport együttműködést.
- Hatékonyan kezelni és hibaelhárítani a Copilot beállításait és engedélyeket.
GitHub Copilot a DevOps automatizálás és produktivitás érdekében
14 ÓrákA GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia segítségű kódoló asszisztens, amely fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és üzembe helyezési szkriptek írását, automatizál.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a kezdő- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik a GitHub Copilotot szeretnék használni a DevOps feladatainak optimalizálásához, az automatizálás javításához és a produktivitás növeléséhez.
A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:
- Használni a GitHub Copilotot hozzájárulni a shell szkriptek, konfiguráció és CI/CD folyamataik automatizálásához.
- Képességeket nyerni az AI-kód kiegészítésében a YAML fájlokban és a GitHub Actions során.
- Gyorbitni a tesztelést, üzembe helyezést és automatizálást.
- Felelősségteljesen alkalmazni a Copilotot az AI korlátozásainak és legjobb gyakorlatok ismeretében.
A képzés formája
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
- Előállítás élő labor környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségek
- Egyéni képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében.
AI-segítséggel történő fejlesztés és kódolás a Cursorral
21 ÓrákEz a képzés az online vagy helyszíni tanárvezetésű szkript (online vagy helyszínen) olyan középhaladó szintű szoftverfejlesztőkre vonatkozik, akik AI-segítségű kódolással szeretnének növelni a hatékonyságukat és a kód minőségét a Cursorral.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Telepíteni és beállítani a Cursorral az MI-segítséggel történő szoftverfejlesztést.
- Integrálni a Curort Git adattárakkal és fejlesztési munkafolyamatokkal.
- Természetes nyelvet használni a kód generálásához, hibakereséséhez és optimalizálásához.
- Kivállalni az MI képességeit az átstrukturálás, dokumentáció és tesztelés szempontjából.
Cursor a Data & ML Mérnökséghez: Jegyzetfüzetek, Folyamatok és Modell Operációk
14 ÓrákA Cursor egy mesterséges intelligencia által megerősített fejlesztői környezet, amely a függelékben lévő adat- és gépi tanulási munkafolyamatok hatékonyságát és megbízhatóságát növeli intelligens kódgenerálással, kontextust megfelelő javaslatokkal és átfogó dokumentációval.
Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) középfokú adat- és ML szakemberekre vonatkozik, akik a Cursor integrálásával kívánják gyorsítani a prototípuskészítést, méretezhető folyamatfejlesztést és javítani a modell működésén.
Ez a képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
- Használják a Cursor-t a jegyzetfüzet fejlesztésének és kód felismerésének gyorsítására.
- Generáljanak, átalakítsanak és dokumentáljanak ETL- és jellemző-mérnöki folyamatokat.
- Használják az mesterséges intelligencia segítségű kódot a modell tanításához, finomításához és értékeléséhez.
- Javítsanak a reproduktibilitást, együttműködést és működési konsztansitást az ML folyamatokban.
Képzés formája
- Interaktív előadások és bemutatók.
- Gyakorlati, kézi gyakorlatok élő kódoló környezetekben.
- Esetenkénti tanulmányok a Cursor és az ML folyamatok valamint modell operációk eszközeinek integrálásáról.
Képzés személyre szabása lehetőségei
- A képzést adatkörnyezeti keretrendszerekre, mint például a TensorFlow, PyTorch vagy scikit-learn, valamint az organizació MLOps platformjaira szabható.
Cursor Alapjai: A Fejlesztői Termelékenység Gyorsítása
14 ÓrákCursor egy mesterséges intelligencia (MI)-alapú kód szerkesztő, amely a fejlesztői termelékenységet növeli okos kódmegfeleltetésekkel, kontextus-alapú módosításokkal és alkalmazkodó segítséggel.
Ez az interaktív képzés (online vagy személyes) a kezdő szintű fejlesztőknek és mérnöki csapatoknak irányul, akik szeretnék optimalizálni kódolási folyamataikat, és biztonságosan használják az MI javaslatokat a termelékenység növelése érdekében.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
- Optimalizálni a Cursor-t fejlesztési projekteikben történő használatra.
- Megérteni és alkalmazni az MI-alapú kódmegfeleltetést, szerkesztőbeli csevegést és átalakítás eszközeit.
- Hatékonyan és biztonságosan kiértékelni, elfogadni vagy módosítani az MI-származtatott kódmutatást.
- Kiemelten használhatják a csapat bevezetésének, együttműködésnek és verziókezelés integrációjának legjobb gyakorlásait.
Képzés Formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Kézi bemutatások és irányított gyakorlatok.
- Valós világbeli kódolási kihívások és labor gyakorlás a Cursor használatával.
Képzés Testreszabási Opciók
- A képzést testreszabhatja a csapat által használt konkrét programozási nyelvekre vagy keretrendszerekre.
Cursor for Teams: Együttműködés, kód-ellenőrzés és CI/CD integráció
14 ÓrákA Cursor egy mesterséges intelligencia (AI) alapú fejlesztői környezet, amely növeli a csapatok közötti együttműködést, automatizálja a kód-ellenőrzéseket és egzaktan integrálódik a modern CI/CD folyamatokba.
Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középfokú szintű technikai szakemberekre vonatkozik, akik a Cursor beillesztését kívánják a csapat környezetükbe, hogy javítsanak az együttműködésen, optimalizáljanak az ellenőrzéseket és karbantarthassák a minőséget az automatizált folyamatokban.
Az oktatás befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és felügyelni a csapat környezeteket a Cursorban együttműködési fejlesztés érdekében.
- Használni az AI eszközeit automatikus kód-ellenőrzések, hozzáadási kérelmek generálásához és egyesítési érvényesség ellenőrzéséhez.
- Bevezetni a kód-irányítást, az ellenőrzési szabályokat és biztonsági korlátokat a Cursor képességeivel.
- Integrálni a CI/CD rendszerekkel, hogy biztosítsák a folyamatos szolgáltatást és a konzisztens minőség követelményeket.
A képzés formája
- Oktató által vezetett bemutatkozások és csapat alapú beszélgetések.
- Gyakorlási feladatok valós életbeli együttműködési forgatókönyvekkel.
- Élő integrációs gyakorlatok CI/CD és verzióközeli eszközökkel.
Képzés személyre szabásának lehetőségei
- A képzést személyre szabhatják konkrét CI/CD platformokra, adattár eszközökre vagy vállalati biztonsági követelményekre.
GitHub Copilot Fejlesztőknek
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) az kezdő- és középfokú fejlesztők számára van szánva, akik megtanulhatják, hogyan használhatják hatékonyan a GitHub Copilot képességeit a modern fejlesztői folyamatokban.
GitHub Copilot a csapatokban: együttműködési legjobb gyakorlatai
14 ÓrákEz az instructor-led élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középfokú és haladó szintű résztvevőknek szól, akik a csapatmunka munkafolyamatának optimalizálását, az együttműködő kódolási gyakorlatok fejlesztését és a Copilot használatának hatékony kezelését szeretnék optimalizálni több fejlesztő részvételű környezetben.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani a GitHub Copilot-ot csapatkörnyezetben.
- Használni a Copilot-t az együttműködő kódolási gyakorlatok javítására.
- Optimalizálni a csapatmunka munkafolyamatát a Copilot jellemzőivel.
- Kezelni a Copilot integrációját több fejlesztő részvételű projektekben.
- Fenntartani a kód minőségének és szabványainak konzisztenciáját a csapatok között.
- Használni a Copilot haladó jellemzőit a csapat-specifikus igényekre.
- Kombinálni a Copilot-ot más együttműködő eszkökökkel a hatékonyság érdekében.
GitHub Copilot a hibakeresés és kódülvizsgálat számára
14 ÓrákEz az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a középhaladó QA mérnökökre, fejlesztőkre és csapatvezetőkre vonatkozik, akik hatékonyabb hibakeresést, kódmegfelelőség javítást és átfogóbb kódülvizsgálatot szeretnének elérni a GitHub Copilot használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani a GitHub Copilot-ot hibakeresési és kódülvizsgálathi szempontokból.
- Használni a Copilot-ot a hibák hatékony azonosítására és megoldására.
- Javítani a kódmegfelelőséget mesterséges intelligencia segítségével.
- Egyszerűsíteni a kódülvizsgálat folyamatát a Copilot képességeivel.
- Hatékonyan együttműködni a Copilot használatával a csapatkörnyezetben.
GitHub Copilot a front-end fejlesztéshez
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) olyan középhaladó szintű front-end fejlesztőknek szól, akik a GitHub Copilot segítségével szeretnék automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat, javítani a UI/UX tervezésen, és optimalizálni a front-end munkafolyamatokat.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani a GitHub Copilot-ot front-end fejlesztési projektekhez.
- A Copilot segítségével hatékonyan generálni HTML, CSS és JavaScript kódot.
- AI-generált kód javaslatokkal javítani a UI/UX tervezési folyamatokat.
- Praktikus Copilot integrációs stratégiaival optimalizálni a front-end munkafolyamatokat.
- A Copilot segítségével hibaelhárítást végezni és javítani a front-end kódot.
GitHub Copilot Python Fejlesztők számára
14 ÓrákEz a tanár vezetése mellyen, élő képzés Magyarország (online vagy terhelésnél) kezdő és középhaladó szintű Python fejlesztőknek készült, akik szeretnék a GitHub Copilot-t felhasználni Python-specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és gépi tanulási folyamatok megvalósításához.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub Copilot beállítását és konfigurálását Python fejlesztéshez elvégezni.
- A Copilot segítségével hatékony Python kódot írni.
- Python alkalmazások hibakeresését AI-szolgáltatásokkal végezni.
- Ismétlődő programozási feladatok automatizálását elvégezni és a munkafolyamat hatékonyságát javítani.
- A Copilot segítségével gépi tanulási projektek megvalósítását elvégezni Pythonban.
Középhaladó GitHub Copilot
14 ÓrákEz a képzés (online vagy terhel, oktató vezetésével) középhaladó szintű résztvevőkre vonatkozik, akik szeretnék felhasználni a GitHub Copilot-ot haladó kódolási feladatok kezelésére, produktivitásuk növelésére és beilleszteni a Copilot-ot a fejlesztői munkafolyamatukba.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Optimalizálni a GitHub Copilot használatát haladó kódolási feladatokra.
- Hatékonyabb, hiba mentes és karbantartható kódot írni a Copilot javaslatai alapján.
- Integrálni a GitHub Copilot-ot a kedvenc IDE-k-be és munkafolyamatukba.
- Használni a Copilot-ot hibakeresésre és kód áttervezésre.
- Érteni az mesterséges intelligencia alapú kódolási eszközök korlátozásait és etikai szempontjait.
Bevezetés a GitHub Copilotba
7 ÓrákEz az interaktív, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja a kezdő szintű fejlesztőknek tisztázni a GitHub Copilot képességeit, beállítását és hatékony használatát a kódolási tapasztalatok javítása érdekében.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Érteni, mi az a GitHub Copilot és hogyan működik.
- Beállítani a GitHub Copilot-ot egy támogatott kódoló szerkesztővel.
- Használni a GitHub Copilot-ot gyorsabb kódoláshoz, átalakításra és hibaelhárításra.
- Kihasználni a Copilot képességeit új programozási technikák és megoldások kipróbálásához.
- Alkalmazni az elsődleges gyakorlatokat a GitHub Copilot beillesztésére a napi munkafolyamataikba.