CANN az Edge AI telepítéséhez 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.

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.

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 Cambricon MLU-k (Machine Learning Units) speciális AI chipek, amelyek az inferencia és a tanítás során optimalizáltak edge és adatközponti forgatókönyvekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik AI modelleket szeretnének építeni és üzembe helyezni a BANGPy keretrendszer és a Neuware SDK segítségével Cambricon MLU hardveren.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A BANGPy és Neuware fejlesztői környezet beállítására és konfigurálására.
• Python- és C++ alapú modellek fejlesztésére és optimalizálására Cambricon MLU-khoz.
• Modellek üzembe helyezésére edge és adatközponti eszközökön, amelyeken a Neuware fut.
• ML munkafolyamatok integrálására MLU-specifikus gyorsítási funkciókkal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati alkalmazás a BANGPy és Neuware fejlesztéséhez és üzembe helyezéséhez.
• Irányított gyakorlatok az optimalizálás, integráció és tesztelés területén.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést szeretne kérni ezen a kurzuson a Cambricon eszközmodell vagy használati eset alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

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.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű AI fejlesztők és rendszermérnökök számára készült, akik a CANN fejlett eszközkészletének, beleértve a Graph Engine, TIK és egyéni operátor fejlesztését, használatával szeretnék optimalizálni az inferencia teljesítményt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a CANN futási architektúráját és a teljesítmény életciklusát.
• Profilozó eszközök és Graph Engine használata a teljesítményelemzéshez és optimalizáláshoz.
• Egyéni operátorok létrehozása és optimalizálása a TIK és TVM segítségével.
• Memória szűk keresztmetszetek feloldása és a modell átviteli sebességének javítása.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok valós idejű profilozással és operátor hangolással.
• Optimalizálási gyakorlatok peremhelyzeti telepítési példákkal.

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

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, 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.