CANN az Edge AI telepítéséhez Képzés

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.

A Huawei Ascend egy nagy teljesítményű mesterséges intelligencia processzorokból álló család, amelyet következtetésre és tanításra terveztek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű mesterséges intelligencia mérnököknek és adattudósoknak szól, akik a Huawei Ascend platformját és a CANN eszközkészletét használva szeretnének neurális hálózati modelleket fejleszteni és optimalizálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• Mesterséges intelligencia alkalmazásokat fejleszteni a MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok segítségével.
• Teljesítményt optimalizálni az Ascend NPU-kon egyéni operátorok és tiling használatával.
• Modellek üzembe helyezése peremhálózati vagy felhő környezetekben.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati alkalmazások a Huawei Ascend és CANN eszközkészletével.
• Irányított gyakorlatok a modellépítés, tanítás és üzembe helyezés fókuszálásával.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni az Ön infrastruktúrája vagy adathalmaza alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A CANN (Compute Architecture for Neural Networks) a Huawei AI számítási vereme, amely az AI modellek üzembe helyezését és optimalizálását segíti az Ascend AI processzorokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI fejlesztőknek és mérnököknek szól, akik hatékonyan szeretnék üzembe helyezni a betanított AI modelleket a Huawei Ascend hardveren, a CANN eszközkészlet és olyan eszközök, mint a MindSpore, TensorFlow vagy PyTorch segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a CANN architektúrát és annak szerepét az AI üzembe helyezési folyamatban.
• Modellek konvertálása és adaptálása népszerű keretrendszerekből Ascend-kompatibilis formátumokba.
• Eszközök használata, mint az ATC, OM modellkonverzió és MindSpore a peremhálózati és felhőalapú következtetésekhez.
• Üzembe helyezési problémák diagnosztizálása és teljesítmény optimalizálása az Ascend hardveren.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és bemutató.
• Gyakorlati labormunka a CANN eszközök és Ascend szimulátorok vagy eszközök használatával.
• Gyakorlati üzembe helyezési forgatókönyvek valós AI modellek alapján.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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.

A CANN (Compute Architecture for Neural Networks) a Huawei AI számítási eszközkészlete, amely az AI modellek fordítására, optimalizálására és üzembe helyezésére szolgál az Ascend AI processzorokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű AI fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan illeszkedik a CANN a modell életciklusába a képzéstől az üzembe helyezésig, és hogyan működik együtt olyan keretrendszerekkel, mint a MindSpore, a TensorFlow és a PyTorch.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a CANN eszközkészlet célját és architektúráját.
• CANN és MindSpore fejlesztői környezet beállítása.
• Egyszerű AI modell konvertálása és üzembe helyezése Ascend hardveren.
• Alapvető ismeretek szerezése a jövőbeli CANN optimalizálási vagy integrációs projektekhez.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati laborok egyszerű modell üzembe helyezéssel.
• Lépésről lépésre bemutatás a CANN eszközláncról és integrációs pontjairól.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Huawei AI stackje – az alacsony szintű CANN SDK-től a magas szintű MindSpore keretrendszerig – egy szorosan integrált AI fejlesztési és üzembe helyezési környezetet kínál, amely az Ascend hardverre van optimalizálva.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan működnek együtt a CANN és a MindSpore komponensek az AI életciklus-kezelés és infrastruktúra döntések támogatásában.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Huawei AI számítási stack rétegzett architektúráját.
• Azonosítani, hogyan támogatja a CANN a modelloptimalizálást és a hardver szintű üzembe helyezést.
• A MindSpore keretrendszer és eszközlánc értékelése az iparági alternatívákkal összehasonlítva.
• A Huawei AI stack elhelyezése vállalati vagy felhő/helyszíni környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Élő rendszerbemutatók és esetalapú bemutatók.
• Opcionális irányított laborok a modelláramlásról a MindSpore-től a CANN-ig.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) Huawei AI kiszámítási alapja, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy finomítsák és optimalizálják a telepített neurális hálózatok teljesítményét Ascend AI processzorokon.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés az olyan előrehaladott szintű AI-fejlesztők és rendszerméregeknek szól, akik azt kívánják, hogy optimalizálják a CANN előrehaladott eszközkészletével az inferencia teljesítményét, beleértve a Graph Engine-t, a TIK-t és az egyedi operátorok fejlesztését.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• CANN futási architektúráját és teljesítményciklusát megérteni.
• Profilozási eszközöket és Graph Engine-t használni a teljesítmény elemzésére és optimalizálására.
• Egyedi operátorokat létrehozni és optimalizálni TIK és TVM segítségével.
• Memóriapárhuzamokat oldani és a modell átviteli sebességét növelni.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Valós idejű profilozással és operátor finomítással foglalkozó gyakorlati laborok.
• Szélsőséges telepítési példákkal történő optimalizálási gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ez a képzés testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzük.

A CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) hatékony telepítési és optimalizálási eszközöket kínál valós idejű AI alkalmazásokhoz a számítógépes látás és NLP területén, különösen a Huawei Ascend hardvereken.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű AI szakembereknek szól, akik a CANN SDK segítségével szeretnének látási és nyelvi modelleket építeni, telepíteni és optimalizálni üzemi használati esetekhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• CV és NLP modellek telepítése és optimalizálása a CANN és AscendCL segítségével.
• CANN eszközök használata modellek átalakításához és integrálásához élő folyamatokba.
• Inferencia teljesítmény optimalizálása feladatokhoz, mint az észlelés, osztályozás és érzelmek elemzése.
• Valós idejű CV/NLP folyamatok építése peremhálózati vagy felhőalapú telepítési forgatókönyvekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és bemutató.
• Gyakorlati labor modell telepítéssel és teljesítményprofilozással.
• Élő folyamat tervezés valós CV és NLP használati esetekkel.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

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

A CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) és az Apache TVM lehetővé teszi a Huawei Ascend hardverre szánt AI modell operátorok fejlett optimalizálását és testreszabását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű rendszerfejlesztőknek szól, akik egyedi operátorokat szeretnének építeni, üzembe helyezni és finomhangolni AI modellekhez a CANN TIK programozási modellje és a TVM fordító integrációja segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egyedi AI operátorokat írni és tesztelni a TIK DSL segítségével Ascend processzorokon.
• Egyedi operátorokat integrálni a CANN futási környezetbe és végrehajtási gráfba.
• A TVM használata operátorok ütemezésére, automatikus finomhangolására és teljesítménytesztelésére.
• Egyedi számítási minták utasításszintű teljesítményének hibakeresése és optimalizálása.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és bemutató.
• Gyakorlati operátorprogramozás TIK és TVM folyamatok segítségével.
• Tesztelés és finomhangolás Ascend hardveren vagy szimulátorokon.

Képzés Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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-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 fejlesztők, rendszerarchitektusok és ipari szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t az IoT alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességeinek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazását az IoT területén.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása IoT eszközökhöz.
• AI modellek fejlesztése és telepítése peremhálózati eszközökön IoT alkalmazásokhoz.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal implementálása IoT rendszerekben.
• Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az Edge AI területén az IoT számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és IT szakemberek számára készült, akik szeretnének megismerni az Edge AI alapjait és bevezető alkalmazásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapfogalmait és architektúráját.
• Edge AI környezetek beállítása és konfigurálása.
• Egyszerű Edge AI alkalmazások fejlesztése és üzembe helyezése.
• Az Edge AI használati eseteinek és előnyeinek azonosítása és megértése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű informatikai biztonsági szakemberek, rendszergazdák és AI etikai kutatók számára készült, akik biztonságos és etikus módon szeretnék üzembe helyezni az Edge AI megoldásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI-ban felmerülő biztonsági és adatvédelmi kihívásokat.
• Megvalósítani az edge eszközök és adatok biztonságossá tételének legjobb gyakorlatait.
• Stratégiákat kidolgozni az Edge AI üzembe helyezésének biztonsági kockázatainak csökkentésére.
• Etikai megfontolásokkal foglalkozni és a szabályozásoknak való megfelelést biztosítani.
• Biztonsági felméréseket és auditokat végezni Edge AI alkalmazásokon.