GPU-programozás Biren AI-gyorsítókon Képzés

Ez az oktató által vezetett képzés itt: Magyarország bemutatja a CloudMatrixot a skálázható AI-következtetéshez. Tanulja meg a modellek üzembe helyezését, optimalizálását és felügyeletét a CANN és a MindSpore segítségével. A gyakorlati feladatok a csomagolást, a konvertálást, a kiszolgálást és a teljesítményhangolást fedik le valós idejű és kötegelt munkaterhelésekhez.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű AI mérnököknek, valamint szoftverfejlesztőknek szól, akik alaposan meg szeretnék ismerkedni az AI mérnöki elveivel és gyakorlatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értelmezni az AI és a gépi tanulás mögötti alapvető fogalmakat és technológiákat.
• Egyszerű gépi tanulási modelleket implementálni TensorFlow és PyTorch használatával.
• AI technikákat alkalmazni a szoftverfejlesztés gyakorlati problémáinak megoldására.
• AI projekteket vezetni és karbantartani az AI mérnöki legjobb gyakorlatainak követésével.
• Felismeri az AI rendszerek fejlesztéséhez kapcsolódó etikai kérdéseket és felelősségeket.

Ez a kétnapos, gyakorlati program olyan képességeket fejleszt, amelyekkel a résztvevők hatékonyan, biztonságosan és következetesen képesek a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) eszközeit a technikai és műveleti feladatokban. A képzés arra fókuszál, hogy az AI-t megbízható mindennapi segédnek alakítsa: támogatja a dokumentáció kidolgozását és tökéletesítését, az igények szerkezetbe rendezését, az elemzések és jelentések gyorsítását, a problémamegoldást, valamint a funkciónkénti határon átívelő kommunikáció leegyszerűsítését. A résztvevők bevált prompt-mintákat és validációs technikákat tanulnak meg, hogy csökkentsék a hibák és a „hallucinációk” előfordulását, és megismerik a könnyen kezelhető kormányzási gyakorlatokat, amelyek a bizalmas információk és a szellemi tulajdonok védelmét szolgálják. A kurzus olyan azonnal használható sablonok, munkafolyamatok és egy ismétlődő, AI-támogatott munkavégzésre alkalmas megközelítés előállítására irányul.

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.

CUDA-alkalmazások migrálása kínai GPU-architektúrákra, mint például a Huawei Ascend és a Biren, itt: Magyarország. Ez az oktató által vezetett tanfolyam haladó programozókat kalauzol végig a kódátültetésen és a teljesítményoptimalizáláson, gyakorlati laborgyakorlatokkal a CUDA-kódbázisok új SDK-kra történő átültetéséhez.

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.

Optimalizálja az AI-munkaterheléseket Ascend, Biren és Cambricon platformokon ezzel a gyakorlati képzéssel a(z) Magyarország területén. Tanulja meg a modellek benchmarkolását, a szűk keresztmetszetek azonosítását, valamint gráf-, kernel- és operátorszintű optimalizálások alkalmazását. Hangolja a telepítési folyamatokat az átviteli sebesség és a késleltetés javítása érdekében ezeken a vezető platformokon.

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.