Műszaki szakemberek számára szóló AI-képzés Képzés

A CloudMatrix a Huawei egységesített AI fejlesztési és üzembe helyezési platformja, amely skálázható, éles környezetben használható következtetési folyamatokat támogat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű AI szakembereknek szól, akik a CloudMatrix platformot szeretnék használni AI modellek üzembe helyezésére és monitorozására, CANN és MindSpore integrációval.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A CloudMatrix használata modellek csomagolására, üzembe helyezésére és kiszolgálására.
• Modellek konvertálása és optimalizálása Ascend chipkészletekre.
• Folyamatok beállítása valós idejű és kötegelt következtetési feladatokhoz.
• Üzembe helyezések monitorozása és teljesítmény finomhangolása éles környezetben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok a CloudMatrix használatával valós üzembe helyezési forgatókönyvekben.
• Irányított gyakorlatok a konverzióra, optimalizálásra és skálázásra fókuszálva.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni az Ön AI infrastruktúrája vagy felhő környezete alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű AI mérnökök és szoftverfejlesztők számára készült, akik alapvető ismereteket szeretnének szerezni az AI mérnökség elveiről és gyakorlatáról.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és a gépi tanulás mögött álló alapfogalmakat és technológiákat.
• Alapvető gépi tanulási modelleket implementálni a TensorFlow és a PyTorch segítségével.
• AI technikákat alkalmazni gyakorlati problémák megoldására a szoftverfejlesztésben.
• AI projektek kezelésére és karbantartására az AI mérnökség legjobb gyakorlatai alapján.
• Felismerni az etikai következményeket és felelősségeket az AI rendszerek fejlesztése során.

A Biren AI Gyorsítók nagy teljesítményű GPU-k, amelyeket AI és HPC számítási feladatokhoz terveztek, nagy léptékű tanítási és következtetési támogatással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnének alkalmazásokat programozni és optimalizálni a Biren saját GPU stackjével, gyakorlati összehasonlításokkal a CUDA-alapú környezetekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Biren GPU architektúráját és memória-hierarchiáját.
• Beállítani a fejlesztői környezetet és használni a Biren programozási modelljét.
• CUDA-stílusú kódokat lefordítani és optimalizálni Biren platformokra.
• Teljesítményhangolási és hibakeresési technikákat alkalmazni.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok a Biren SDK használatával minta GPU feladatokon.
• Irányított gyakorlatok a portolásra és teljesítményhangolásra fókuszálva.

Képzés Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni az Ön alkalmazási stackje vagy integrációs igényei alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI szakemberek és szoftverfejlesztők számára készült, akik AI és ML segítségével szeretnének intelligens alkalmazásokat fejleszteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és ML mögött álló haladó koncepciókat és technológiákat.
• Adatok elemzése és vizualizálása az AI/ML modellfejlesztés tájékoztatására.
• AI/ML modellek hatékony építése, betanítása és üzembe helyezése.
• Intelligens alkalmazások létrehozása, amelyek valós problémákat képesek megoldani.
• Az AI alkalmazások etikai következményeinek értékelése különböző iparágakban.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű informatikai szakembereknek szól, akik alapvető megértést szeretnének szerezni az intelligens alkalmazásokról és azok különböző iparágakban történő alkalmazásáról.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligencia történetét, alapelveit és hatását.
• Azonosítani és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Hatékonyan kezelni és elemezni az adatokat AI alkalmazásokhoz.
• Felismerni a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásait és korlátait különböző szektorokban.
• Beszélni a mesterséges intelligencia technológia etikai megfontolásairól és társadalmi hatásairól.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű adattudósok, mérnökök és AI-szakemberek számára készült, akik szeretnék elsajátítani az intelligens alkalmazások bonyolultságát és ezek felhasználásával összetett, valós problémákat megoldani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélytanulási architektúrák implementálására és elemzésére.
• Gépi tanulás alkalmazására nagy léptékben, elosztott számítástechnikai környezetben.
• Döntéshozatali folyamatokhoz szükséges megerősítő tanulási modellek tervezésére és végrehajtására.
• Kifinomult NLP rendszerek fejlesztésére a nyelv megértéséhez.
• Számítógépes látástechnikák alkalmazására kép- és videóelemzéshez.
• Etikai szempontok figyelembevételére az AI rendszerek fejlesztése és üzembe helyezése során.

Az AI gyorsan a modern termékirányítás alapjává válik – átalakítva, hogyan fedezzük fel az ügyfél igényeket, határozzuk meg a megoldásokat és hozunk döntéseket. Ahogy az elektromosság forradalmasította az ipart, az Mesterséges Intelligencia újraformálja, hogyan épülnek, validálódnak és fejlődnek a termékek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a Product Ownerek, Scrum Masterek és Agile Coachok számára készült, akik szeretnék megérteni, hogyan erősítheti meg az AI a terméktulajdonlást és a döntéshozatalt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Mesterséges Intelligencia alapjait és különbséget tenni a hagyományos AI és a Generatív AI (GenAI) között.
• Alkalmazni a Product Owner hét előnyös szerepét (beleértve az új Orchestrator szerepet) és az AI-t használni minden szerep megerősítésére – például Visionary, Experimenter vagy Customer Representative.
• Elsajátítani az effektív promptolást és az AI eszközöket intelligens, szakértő partnerekként kezelni.
• Mélyíteni az ügyfél megértést és AI által támogatott személyiségeket létrehozni hipotézis teszteléshez és felfedezéshez, miközben fenntartják az autentikus ügyfélkapcsolatot.
• Kialakítani és kommunikálni egy világos termékvázlatot strukturált keretrendszerek (például a 3x3 Framework) segítségével, az AI-t felhasználva a narratívák formálásához és vizualizálásához.
• Generatív AI eszközöket használni a prototípuskészítés és hipotézis tesztelés felgyorsítására, például makettek vagy termékkoncepciók generálására.
• Támogatni a termékdöntéseket az AI eszközök használatával a funkciók elemzéséhez, priorizálásához és értékeléséhez az érték, megvalósíthatóság és felhasználói hatás alapján.
• Automatizálni vagy delegálni a rutin napi feladatokat (e-mailek, érdekelt felek kezelése, jegyzetelés) az AI segítségével, hogy a stratégiai és kreatív munkára koncentrálhassanak.
• Vezetni vitákat az AI etikáról, elfogultságról és adatbiztonságról, biztosítva a felelős és fenntartható AI bevezetést.
• Azonosítani és tervezni értékes AI használati eseteket, amelyek a konkrét termékhez és szervezeti kontexushoz igazodnak.
• Felfedezni és kipróbálni körülbelül 20 különböző AI eszközt és modellt – a termelékenységi asszisztensektől a prototípuskészítő platformokon át a generatív videó, kép és kódolási megoldásokig.