Cambricon MLU fejlesztés BANGPy és Neuware segítségével Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű távközlési szakembereknek, AI mérnököknek és IoT szakértőknek szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan gyorsítják fel a 5G hálózatok az Edge AI alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a 5G technológia alapjait és hatását az Edge AI-ra.
• Alacsony késleltetésű alkalmazásokhoz optimalizált AI modellek üzembe helyezése 5G környezetben.
• Valós idejű döntéshozatali rendszerek implementálása Edge AI és 5G kapcsolat segítségével.
• AI munkaterhelések optimalizálása a hatékony teljesítmény érdekében edge eszközökön.

A 6G és az Intelligens Edge egy előrelátó képzés, amely a 6G vezeték nélküli technológiák integrációját vizsgálja az edge computinggal, az IoT ökoszisztémákkal és az AI-alapú adatfeldolgozással, hogy intelligens, alacsony késleltetésű és adaptív infrastruktúrákat támogasson.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT architektusoknak szól, akik szeretnének megérteni és tervezni a következő generációs elosztott architektúrákat, kihasználva a 6G kapcsolat és az intelligens edge rendszerek szinergiáját.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan fogja a 6G átalakítani az edge computing és IoT architektúrákat.
• Tervezni elosztott rendszereket ultra-alacsony késleltetésre, nagy sávszélességre és autonóm működésre.
• Integrálni az AI-t és az adatelemzést az edge szinten intelligens döntéshozatal érdekében.
• Tervezni skálázható, biztonságos és rugalmas, 6G-re kész edge infrastruktúrákat.
• Értékelni az üzleti és működési modelleket, amelyeket a 6G-edge konvergencia tesz lehetővé.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások és megbeszélések.
• Esettanulmányok és alkalmazott architektúra tervezési gyakorlatok.
• Gyakorlati szimulációk opcionális edge vagy konténer eszközökkel.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI szakembereknek, kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik elsajátítani kívánják az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni szeretnék AI modelljeiket edge eszközökre történő üzembehelyezéshez, és felfedezni szeretnék a különböző iparágakban elérhető speciális alkalmazásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felfedezni a fejlett technikákat az Edge AI modellfejlesztésben és optimalizálásban.
• Megvalósítani legújabb stratégiákat AI modellek edge eszközökre történő üzembehelyezéséhez.
• Használni speciális eszközöket és keretrendszereket a fejlett Edge AI alkalmazásokhoz.
• Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát.
• Felfedezni innovatív használati eseteket és új trendeket az Edge AI területén.
• Kezelni a fejlett etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI üzembehelyezésekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technológiai rajongóknak szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI modellek edge eszközökön történő üzembe helyezésében különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI elveit és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az edge számítási környezetet.
• Fejleszteni, betanítani és optimalizálni AI modelleket edge üzembe helyezéshez.
• Gyakorlati AI megoldásokat implementálni edge eszközökön.
• Értékelni és javítani az edge-en üzembe helyezett modellek teljesítményét.
• Kezelni az etikai és biztonsági szempontokat az Edge AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű informatikai biztonsági szakemberek, AI mérnökök és IoT fejlesztők számára készült, akik robusztus biztonsági intézkedéseket és rugalmassági stratégiákat szeretnének implementálni Edge AI rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a biztonsági kockázatokat és sebezhetőségeket az Edge AI telepítésekben.
• Titkosítási és hitelesítési technikák implementálása az adatvédelem érdekében.
• Rugalmas Edge AI architektúrák tervezése, amelyek ellenállnak a kiberfenyegetéseknek.
• Biztonságos AI modell telepítési stratégiák alkalmazása edge környezetekben.

A Huawei Ascend CANN eszközkészlete hatékony AI következtetést tesz lehetővé peremhálózati eszközökön, mint például az Ascend 310. A CANN alapvető eszközöket biztosít a modellek fordításához, optimalizálásához és telepítéséhez olyan környezetekben, ahol a számítási kapacitás és a memória korlátozott.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű AI fejlesztők és integrátorok számára készült, akik az Ascend peremhálózati eszközökön szeretnék modelleket telepíteni és optimalizálni a CANN eszközlánc segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek előkészítése és konvertálása az Ascend 310 számára a CANN eszközök segítségével.
• Könnyű súlyú következtetési folyamatok építése a MindSpore Lite és az AscendCL segítségével.
• Modellek teljesítményének optimalizálása korlátozott számítási és memóriás környezetekben.
• AI alkalmazások telepítése és monitorozása valós peremhálózati használati esetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és bemutató.
• Gyakorlati labormunka peremhálózati modellekkel és forgatókönyvekkel.
• Élő telepítési példák virtuális vagy fizikai peremhálózati hardveren.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A kínai GPU architektúrák, mint például a Huawei Ascend, a Biren és a Cambricon MLU, a helyi AI és HPC piacokra szabott CUDA alternatívákat kínálnak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű GPU programozóknak és infrastruktúra szakembereknek szól, akik a meglévő CUDA alkalmazásaikat szeretnék migrálni és optimalizálni kínai hardver platformokra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értékelni a meglévő CUDA munkaterhelések kompatibilitását a kínai chip alternatívákkal.
• Migrálni CUDA kódokat a Huawei CANN, Biren SDK és Cambricon BANGPy környezetekre.
• Összehasonlítani a teljesítményt és azonosítani az optimalizálási pontokat a platformok között.
• Megbirkózni a gyakorlati kihívásokkal a keresztezett architektúrák támogatása és üzembe helyezése terén.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati kódfordítás és teljesítmény-összehasonlítási laborok.
• Irányított gyakorlatok, amelyek a több-GPU adaptációs stratégiákra összpontosítanak.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ezen a kurzuson a platformja vagy CUDA projektje alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű agritech szakemberek, IoT szakértők és AI mérnökök számára készült, akik Edge AI megoldásokat szeretnének fejleszteni és üzembe helyezni az okos gazdálkodás területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a precíziós mezőgazdaságban.
• AI-alapú növényzet- és állatállomány-monitorozó rendszerek megvalósítása.
• Automatizált öntözési és környezeti érzékelési megoldások fejlesztése.
• Mezőgazdasági hatékonyság optimalizálása valós idejű Edge AI elemzések segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű robotikai mérnökök, autonóm járműfejlesztők és AI kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI előnyeit innovatív autonóm rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az autonóm rendszerekben.
• AI modellek fejlesztése és telepítése valós idejű feldolgozáshoz edge eszközökön.
• Edge AI megoldások implementálása autonóm járművekben, drónokban és robotikában.
• Vezérlőrendszerek tervezése és optimalizálása Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az autonóm AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és IT szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni az Edge AI-ról az elmélettől a gyakorlati megvalósításig, beleértve a beállítást és az üzembe helyezést.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapvető fogalmait.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása.
• Edge AI modellek fejlesztése, betanítása és optimalizálása.
• Edge AI alkalmazások üzembe helyezése és kezelése.
• Edge AI integrálása meglévő rendszerekbe és munkafolyamatokba.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások az Edge AI megvalósításában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű számítógépes látás mérnökök, AI fejlesztők és IoT szakemberek számára készült, akik szeretnék implementálni és optimalizálni a számítógépes látás modelleket valós idejű feldolgozásra peremhálózati eszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Optimalizált mélytanulási modellek üzembe helyezése peremhálózati eszközökön valós idejű kép- és videóelemzéshez.
• Használni olyan keretrendszereket, mint a TensorFlow Lite, az OpenVINO és az NVIDIA Jetson SDK a modellek üzembe helyezéséhez.
• AI modellek optimalizálása teljesítmény, energiahatékonyság és alacsony késleltetésű következtetés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek, fintech fejlesztőknek és AI szakértőknek szól, akik Edge AI megoldásokat szeretnének bevezetni a pénzügyi szolgáltatásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét a pénzügyi szolgáltatásokban.
• Csalásfelismerő rendszerek implementálása Edge AI segítségével.
• Ügyfélszolgálat fejlesztése AI-alapú megoldásokkal.
• Edge AI alkalmazása kockázatkezelésre és döntéshozatalra.
• Edge AI megoldások üzembe helyezése és kezelése pénzügyi környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek, biomérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI modellek fejlesztése és üzembe helyezése peremhálózati eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Edge AI megoldások implementálása hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Betegmonitorozó rendszerek tervezése és üzembe helyezése Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű ipari mérnökök, gyártási szakemberek és AI fejlesztők számára készült, akik Edge AI megoldásokat szeretnének implementálni az ipari automatizációban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét az ipari automatizációban.
• Prediktív karbantartási megoldásokat implementálni az Edge AI segítségével.
• AI technikákat alkalmazni a gyártási folyamatok minőségellenőrzésében.
• Ipari folyamatokat optimalizálni az Edge AI segítségével.
• Edge AI megoldásokat telepíteni és kezelni ipari környezetekben.

Az Ascend, Biren és Cambricon Kína vezető AI hardverplatformjai, mindegyik egyedi gyorsítási és profilozó eszközöket kínál a termelési méretű AI munkaterhelésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű AI infrastruktúra- és teljesítménymérnököknek szól, akik optimalizálni szeretnék a modell következtetési és betanítási munkafolyamatokat több kínai AI chip platformon.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Modellmérések végrehajtása az Ascend, Biren és Cambricon platformokon.
• Rendszer szűk keresztmetszetek és memória/számítási hatékonyság hiányosságok azonosítása.
• Grafikon-szintű, mag-szintű és operátor-szintű optimalizációk alkalmazása.
• Telepítési folyamatok finomhangolása az átviteli sebesség és késleltetés javítása érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Profilozó és optimalizáló eszközök gyakorlati használata minden platformon.
• Gyakorlati hangolási forgatókönyvekre összpontosított vezetett gyakorlatok.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ezen a kurzuson a teljesítménykörnyezet vagy modelltípus alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.