Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN Képzés
Huawei Ascend az AI processzorok családja, amelyet nagy teljesítményű inferenciára és tanulásra terveznek.
Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az olyan középfokú AI mérnököknek és adat tudósoknak szól, akik Huawei Ascend platformja és a CANN eszközkészlete segítségével szeretnének neural háló modelleket fejleszteni és optimalizálni.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
- MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok használatával AI alkalmazásokat fejleszteni.
- Egyedi operátorok és cserélés használatával optimalizálni a teljesítményt Ascend NPU-kon.
- Modelleket telepíteni életrutakba vagy felhőkörnyezetbe.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Huawei Ascend és CANN eszközkészlet használata mintaprojektekben.
- Modellépítés, tanulás és telepítésre összpontosító irányított gyakorlatok.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés infrastruktúrája vagy adathalmazai alapján testreszabott képzés kérésére, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.
Kurzusleírás
Bemutatkozás az Huawei Ascend Platformnak
- Áttekintés az Ascend architektúrájának és ökológiajának
- MindSpore és CANN áttekintése
- Alkalmazási példák és ipari relevancia
Fejlesztőkörnyezet beállítása
- CANN eszközkészlet és MindSpore telepítése
- ModelArts és CloudMatrix használata projektkoordinálásra
- Minta modellekkel történő környezet tesztelése
Modelfejlesztés MindSpore-al
- Modeldefiníció és kiszólása MindSpore-ban
- Adatcsővezeték és adatkészlet formázása
- Modellek exportálása Ascend kompatibilis formátumba
Teljesítményoptimalizálás Ascend-en
- Operator fúzió és specifikus magok
- Tiling stratégia és AI Core ütemezése
- Benchmarking és profilozás eszközei
Telepítési stratégiák
- Előnyök és hátrányok a perem és felhő telepitések között
- MindX SDK használata a telepítéshez
- Integráció CloudMatrix munkafolyamataival
Hibafelderítés és Monitorozás
- Profiler és AiD használata nyomkövetéshez
- Futási időbeli hibák hibafelderítése
- Erőforráshasználat és áthallási monitorozása
Eseménytanulmány és Laboratóriumi integráció
- Teljes pipelinemű fejlesztés MindSpore használatával
- Labor: model építése, optimalizálása és telepítése Ascend-en
- Teljesítményösszehasonlítás más platformokkal
Összegzés és Következő lépések
Követelmények
- Az idegi hálózatok és az AI munkafolyamatok megértése
- Tapasztalat Python programozással
- Ismeret a modellek kiképzési és telepítési folyamatokkal
A hallgatóság
- AI mérnökök
- Adat tudósok, akik a Huawei AI stackkel dolgoznak
- Machine Learning fejlesztők, akik Ascend és MindSpore használatát
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN Képzés - Booking
Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN Képzés - Enquiry
Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced GitHub Copilot
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék testre szabni a GitHub Copilotot csapatprojektekhez, kihasználni a fejlett funkcióit, és zökkenőmentesen integrálni a CI/CD folyamatokba. fokozott együttműködés és termelékenység.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub Copilot testreszabása konkrét projektigényekhez és csapatmunkafolyamatokhoz.
- Használja ki a Copilot fejlett funkcióit összetett kódolási feladatokhoz.
- Integrálja a GitHub Copilotot CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
- Optimalizálja a csapat együttműködését mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök segítségével.
- A Copilot beállítások és engedélyek hatékony kezelése és hibaelhárítása.
Introduction to AI Coding Assistants
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni az AI-kódoló asszisztenseket, képességeiket, hogyan javíthatják a fejlesztési folyamatot, valamint a használatukkal kapcsolatos etikai megfontolásokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI kódoló asszisztensek célját és képességeit.
- Azonosítsa a különböző AI kódolási segédeszközöket és azok jellemzőit.
- Használja az AI kódolási asszisztenseket az alapvető kódolási feladatokhoz.
- Vegye figyelembe az alapvető etikai szempontokat és a mesterséges intelligencia felelős használatát a fejlesztés során.
AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdő és a középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik integrálni szeretnék az AI kódolási asszisztenseket a fejlesztési munkafolyamatba.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI kódolási asszisztensek szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
- Használjon különféle AI kódolási segédeszközöket a rutin kódolási feladatok automatizálására.
- Integrálja az AI kódolási asszisztenseket szoftverfejlesztési életciklusukba.
- Növelje termelékenységüket, és összpontosítson összetettebb és kreatívabb programozási feladatokra.
- Vegye figyelembe az etikai megfontolásokat és az AI felelősségteljes használatát a szoftverfejlesztésben.
GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity
14 ÓrákGitHub Copilot egy AI-alapú kódsegéd, amely segít automatizálni a fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket is, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és telepítési szkriptök írását.
Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadásteremben) képzés kezdő és középfokú szakembereket céloz meg, akik szeretnék használni a GitHub Copilot-ot a DevOps feladatok egyszerűsítéséhez, az automatizálás javításához és a termelési növeléshez.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- GitHub Copilot használatához a shell szkriptelés, konfiguráció és CI/CD pipelinék támogatásához.
- AI kódbefejezés használatához a YAML fájlokban és a GitHub Actions-ban.
- Tesztelési, telepítési és automatizálási munkafolyamatok gyorsításához.
- Copilot felelős használatához az AI korlátainak és legjobb gyakorlatoknak az érzékelésével.
A képzés formája
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Kezdőképességi megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabásának kérésére keressük meg, hogy elrendezzen.
GitHub Copilot for Developers
14 ÓrákAzon tanulóvezető, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintűtől a közép szintű fejlesztőknek szól, akik a GitHub Copilot képességeinek használatát szeretnék megtanulni egy fejlesztői környezetben.
A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:
- GitHub Copilot képességeit és előnyeit megérteni.
- A Copilot konfigurálását és integrálását egy fejlesztői folyamatba.
- A Copilot előrehaladott funkcióit megismerni és hatékonyan használni a Copilotot.
GitHub Copilot in Team Environments: Collaboration Best Practices
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű résztvevőket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni a csapatmunkafolyamatokat, javítani az együttműködésen alapuló kódolási gyakorlatokat, és hatékonyan kezelni a Copilot használatát többfejlesztős környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be a GitHub másodpilótát csapatkörnyezetekhez.
- Használja a Copilotot az együttműködésen alapuló kódolási gyakorlatok javítására.
- Optimalizálja a csapatmunkafolyamatokat a Copilot szolgáltatásaival.
- Kezelje a Copilot integrációját a többfejlesztő projektekben.
- Konzisztens kódminőség és szabványok fenntartása a csapatok között.
- Használja ki a fejlett Copilot-funkciókat a csapatspecifikus igények kielégítésére.
- A hatékonyság érdekében kombinálja a Copilotot más együttműködési eszközökkel.
GitHub Copilot for Debugging and Code Review
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű minőségbiztosítási mérnököknek, fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a hatékonyabb hibakeresés, a kódminőség javítása és az egyszerűsített kód érdekében. felülvizsgálatát.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub Copilot beállítása hibakeresési és kódellenőrzési célokra.
- Használja a Copilotot a hibák hatékony azonosítására és megoldására.
- Javítsa a kód minőségét az AI által támogatott javaslatokkal.
- Egyszerűsítse a kód-ellenőrzési folyamatokat a Copilot képességeivel.
- Hatékony együttműködés a Copilot használatával csapatkörnyezetekben.
GitHub Copilot for Front-End Development
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű front-end fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot segítségével automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat, javítani az UI/UX tervezést és ésszerűsíteni a front-end fejlesztőket. munkafolyamatok befejezése.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub másodpilóta beállítása front-end fejlesztési projektekhez.
- Használja a Copilotot a HTML, CSS és JavaScript kód hatékony generálásához.
- Javítsa az UI/UX tervezési folyamatokat AI által generált kódjavaslatok segítségével.
- Fokozza a front-end munkafolyamatokat praktikus Copilot integrációs stratégiákkal.
- Hibaelhárítás és hibakeresés a kezelőfelület kódjában a Copilot segítséggel.
GitHub Copilot for Python Developers
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű Python fejlesztőknek szól, akik Python szeretnék hasznosítani a GitHub Copilotot specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és megvalósításhoz. gépi tanulási munkafolyamatok.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be és konfigurálja a GitHub másodpilótát a Python fejlesztéshez.
- Hatékony Python kód írásához használja a Copilotot.
- Hibakeresés Python alkalmazásokban mesterséges intelligencia által generált javaslatokkal.
- Automatizálja az ismétlődő kódolási feladatokat és javítja a munkafolyamat hatékonyságát.
- Használja a Copilotot gépi tanulási projektek megvalósításához a Python-ben.
Intermediate GitHub Copilot
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) olyan középszintű résztvevőket céloz meg, akik a GitHub Copilot segítségével szeretnék kezelni a fejlett kódolási eseteket, javítani a termelékenységet és integrálni a Copilotot fejlesztési munkafolyamataikba.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Optimalizálja a GitHub Copilot használatát a fejlett kódolási feladatokhoz.
- Írjon hatékonyabb, hibamentes és karbantartható kódot a Copilot javaslataival.
- Integrálja a GitHub Copilotot a preferált IDE-kbe és munkafolyamatokba.
- Használja a Copilotot a hibakereséshez és a kód átalakításhoz.
- Ismerje meg az AI-alapú kódolóeszközök használatának korlátait és etikai szempontjait.
Introduction to GitHub Copilot
7 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni GitHub a Copilot képességeit, beállítani és hatékonyan használni kódolási élményük fokozására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg, mi a GitHub Copilot, és hogyan működik.
- Állítsa be a GitHub másodpilótát egy támogatott kódszerkesztővel.
- Használja a GitHub Copilotot a kód gyorsabb írásához, újrafeldolgozásához és hibakereséséhez.
- Használja a Copilotot a kódolási technikák és megoldások felfedezéséhez.
- Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a GitHub Copilot napi munkafolyamatokba való integrálására.
Tabnine for Beginners
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék növelni kódolási hatékonyságukat a Tabnine segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és állítsa be a Tabnine-t a kívánt IDE-ben.
- Használja a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a kódolás felgyorsításához.
- Az optimális segítség érdekében testreszabhatja a Tabnine beállításait.
- Ismerje meg, hogyan tanul a Tabnine mesterséges intelligencia a kódjukból, hogy jobb javaslatokat tegyen.
Tabnine for Advanced Developers
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék elsajátítani a Tabnine fejlett funkcióit.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Tabnine megvalósítása összetett szoftverprojektekben.
- Testreszabhatja és betaníthatja a Tabnine mesterséges intelligencia modelljeit meghatározott használati esetekre.
- Integrálja a Tabnine-t a csapatmunkafolyamatokba és a fejlesztési folyamatokba.
- Javítsa a kód minőségét és gyorsítsa fel a fejlesztési ciklusokat a Tabnine betekintéseivel.
Tabnine: Code Smarter with AI
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdőktől a szakértőkig terjedő fejlesztőket célozza meg, akik az AI-t szeretnék kihasználni a kódgeneráláshoz a Tabnine segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI-alapú kódgenerálás alapjait.
- Telepítse és konfigurálja a Tabnine-t a fejlesztői környezetükben.
- Használja a Tabnine-t a hatékony kódkiegészítéshez és hibajavításhoz.
- Hozzon létre és képezzen be egyéni mesterséges intelligencia modelleket a Tabnine segítségével speciális feladatokhoz.
Tabnine for Python Developers
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű Python fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Tabnine segítségével szeretnék növelni termelékenységüket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Tabnine-t a Python fejlesztői környezetében.
- Használja a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a Python kód hatékonyabb írásához.
- Szabja testre Tabnine viselkedését a kódolási stílusuknak és a projekt igényeinek megfelelően.
- Ismerje meg, hogyan működik a Tabnine mesterséges intelligencia modellje kifejezetten a Python kóddal.