Cambricon MLU fejlesztés BANGPy és Neuware segítségével Képzés
A Cambricon MLU-k (Machine Learning Units) speciális AI-chipek, amelyek következtetésre és tanításra vannak optimalizálva edge és adatközponti környezetekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű fejlesztőknek szól, akik AI-modelleket szeretnének építeni és telepíteni a BANGPy keretrendszer és a Neuware SDK segítségével Cambricon MLU hardveren.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A BANGPy és Neuware fejlesztői környezetek telepítésére és konfigurálására.
- Python- és C++-alapú modellek fejlesztésére és optimalizálására Cambricon MLU-khoz.
- Modellek telepítésére Neuware futtatókörnyezetet használó edge és adatközponti eszközökre.
- ML-munkafolyamatok integrálására az MLU-specifikus gyorsítási funkciókkal.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- A BANGPy és Neuware gyakorlati használata fejlesztéshez és telepítéshez.
- Iányított gyakorlatok az optimalizálásra, integrációra és tesztelésre összpontosítva.
A tanfolyam testreszabási lehetőségei
- Ha a Cambricon eszközmodellje vagy felhasználási esete alapján testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot az egyeztetéshez.
Kurzusleírás
Bevezetés a Cambricon és az MLU architektúrába
- A Cambricon AI-chip portfóliójának áttekintése
- MLU architektúra és utasítás-futószalag
- Támogatott modelltípusok és felhasználási esetek
A fejlesztői eszközlánc telepítése
- A BANGPy és a Neuware SDK telepítése
- Környezet beállítása Pythonhoz és C++-hoz
- Modellkompatibilitás és előfeldolgozás
Modellfejlesztés BANGPy segítségével
- Tensor struktúra és alakkezelés
- Számítási gráf felépítése
- Egyedi műveletek támogatása a BANGPy-ban
Telepítés Neuware futtatókörnyezettel
- Modellek konvertálása és betöltése
- Végrehajtás és következtetés vezérlése
- Edge és adatközponti telepítési gyakorlatok
Teljesítményoptimalizálás
- Memórialeképezés és réteghangolás
- Végrehajtás nyomon követése és profilozás
- Gyakori szűk keresztmetszetek és javítások
MLU integrálása alkalmazásokba
- Neuware API-k használata alkalmazásintegrációhoz
- Streamelési és többmodelles támogatás
- Hibrid CPU-MLU következtetési forgatókönyvek
Teljes körű projekt és felhasználási eset
- Lab: Vision vagy NLP modell telepítése
- Edge következtetés BANGPy integrációval
- Pontosság és áteresztőképesség tesztelése
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulási modellstruktúrák ismerete
- Python és/vagy C++ tapasztalat
- A modeltelepítési és gyorsítási fogalmak ismerete
Célközönség
- Beágyazott AI-fejlesztők
- Edge vagy adatközponti telepítést végző ML-mérnökök
- Kínai AI-infrastruktúrával dolgozó fejlesztők
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Cambricon MLU fejlesztés BANGPy és Neuware segítségével Képzés - Foglalás
Cambricon MLU fejlesztés BANGPy és Neuware segítségével Képzés - Érdeklődés
Cambricon MLU fejlesztés BANGPy és Neuware segítségével - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (1)
Hogy foglalkozhassunk haladó témákkal és valós példákon dolgozhassunk
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurzus - Advanced Edge AI Techniques
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
5G és Edge AI: Ultra-alacsony késleltetésű alkalmazások lehetővé tétele
21 ÓrákEz 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.
6G és az intelligens edge
21 ÓrákFejlett Edge AI Technikák
14 ÓrákEz 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.
AI-megoldások építése az edge-en (peremértéken)
14 ÓrákEz a trénere vezette, élő tanítás Magyarország témakörben (online vagy helyszíni) középhaladó fejlesztőket, adattudósokat és technológiai érdeklődőket céloz meg, akik gyakorlati készségeket szereznek az AI-modellek edge-eszközökön telepítéséhez különféle alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők a következőket fogják tudni:
- Az Edge AI elveinek és előnyének megértése.
- Az edge-számítási környezet beállítása és konfigurálása.
- AI-modellek fejlesztése, edzése és optimalizálása edge-deploymenthoz.
- Gyakorlati AI-megoldások implementálása edge-eszközökön.
- Az edge-en futó modellek teljesítményének kiértékelése és javítása.
- Etikai és biztonsági szempontok kezelése az Edge AI alkalmazásokban.
Biztonságos és Rugalmas Edge AI Rendszerek Építése
21 ÓrákEz 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.
CANN az Edge AI-telepítéshez
14 ÓrákCUDA-alkalmazások migrálása kínai GPU-architektúrákra
21 ÓrákEdge AI a mezőgazdaságban: Okos gazdálkodás és precíziós monitorozás
21 ÓrákEz 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.
Edge AI az autonóm rendszerekben
14 ÓrákEz 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.
Edge AI: Az elmélettől a megvalósításig
14 ÓrákEz 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.
Edge AI a számítógépes látásért: Valós idejű képfeldolgozás
21 ÓrákEz 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.
Edge AI a pénzügyi szolgáltatásokban
14 ÓrákEz 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.
Edge AI az egészségügyben
14 ÓrákEz 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.
Edge AI az ipari automatizációban
14 ÓrákEz 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.