CANN for Edge AI Deployment Képzés

Ettőn vezette, élő képzést Magyarország (online vagy helyszínen) célcsoportja a haladó szintű AI gyakorlók, kutatók és fejlesztők, akik szeretnék megszerezni az Edge AI legújabb fejlesztéseit, optimalizálni az AI modelljeiket az edge telepítéshez, és kutatni a különböző iparágakban történő különleges alkalmazásokat.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: Explorálni az Edge AI modellfejlesztés és optimalizálás haladó technikáit. Megvalósítani a legújabb stratégiákat az AI modelljeinek telepítéséhez az edge eszközökön. Használni különleges eszközöket és keretrendszereket az Edge AI haladó alkalmazásaihoz. Optimalizálni az Edge AI megoldások teljesítményét és hatékonyságát. Kutatni a Edge AI innovatív alkalmazásait és új irányzatait. Kezelni a Edge AI telepítések haladó etikai és biztonsági kérdéseit.

Huawei Ascend egy olyan AI-processzor-család, amely magas teljesítményű inferenciához és tréninghez készült.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszerű szintű AI mérnököknek és adat tudósoknak szól, akik azt szeretnék, hogy neural hálózati modelleket fejlesszenek ki és optimalizáljanak Huawei Ascend platformjával és a CANN eszközkészlettel.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• Fejleszteni AI alkalmazásokat MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatokkal.
• Optimalizálni a teljesítményt Ascend NPU-kon saját operátorokkal és cserélési stratégiákkal.
• Modellokat telepíteni élénk vagy felhő környezetbe.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Huawei Ascend és CANN eszközkészlet használata minta alkalmazásokban.
• Modellépítésre, tréningre és telepítésre összpontosító gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha az infrastruktúrához vagy adatbázisokhoz igazított testreszabott képzést szeretne, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) a Huawei AI számítási veremrendszere, amely lehetővé teszi az AI-modellek telepítését és optimalizálását Ascend AI-processzorokon.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszínen tartandó) képzés középszintű AI-fejlesztők és mérnökök számára szolgál, akik hatékonyan szeretnék telepíteni kiképzett AI-modelleket Huawei Ascend hardverre, használva a CANN eszköztárat és olyan eszközöket, mint a MindSpore, TensorFlow, vagy PyTorch.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a CANN architekturát és szerepét az AI-telepítési folyamatban.
• Átalakítani és adaptálni modelleket népszerű keretrendszerekből Ascend-hoz kompatibilis formátumokba.
• Használni az ATC, OM modellek konvertálásának és a MindSpore eszközeit perifériális és felhő-inferencia céljaira.
• Diagnosztizálni a telepítési problémákat és optimalizálni a teljesítményt Ascend hardveren.

A képzés formája

• Interaktív előadás és demonstráció.
• Gyakorlati labormunka CANN eszközökkel és Ascend szimulátorokkal vagy eszközökkel.
• Valós világbeli AI-modellek alapú praktikus telepítési jelenetek.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kérésére, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű fejlesztők, adattudósok és technológiai rajongók számára van szolgálva, akik szeretnék gyakorlati képességeket szerezni az AI-modellek telepítésére élszerveszközöken különböző alkalmazásokhoz.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelvét és előnyeit.
• Beállítani és konfigurálni az élszámítástechnikai környezetet.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni AI-modelleket élszerveszközök számára.
• Valós praktikai AI-megoldásokat valósítanak meg élszerveszközöken.
• Éleszközön telepített modell teljesítményét értékelik és javítják.
• Kezelik az etikai és biztonsági kérdéseket az Edge AI alkalmazásokban.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) a Huawei AI számítási eszközkészlet, amely lehetővé teszi az AI-modellek fordítását, optimalizálását és telepítését Ascend AI-processzorokon.Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a kezdő szintű AI-fejlesztőknek szól, akik meg szeretnék érteni, hogyan illeszkedik a CANN a modell életciklusba a tanítási és telepítési folyamatokban, valamint hogyan működik együtt a MindSpore, TensorFlow, és PyTorch keretrendszerekkel.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a CANN eszközkészlet célját és architektúráját.
• Beállítani a fejlesztői környezetet CANN-vel és MindSpore-rel.
• Átalakítani és telepíteni egy egyszerű AI-modellt Ascend hardverre.
• Alapvető tudást szerezni jövőbeli CANN optimalizálási vagy integrációs projektekhez.

Képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Gyakorló laborok egyszerű modell telepítéssel.
• A CANN eszközhálózat és integrációs pontok lépésről lépésre bemutatása.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Testreszabott képzés kérésére keressük fel, hogy megbeszéljük.

A Huawei AI-stack — az CANN SDK-től a MindSpore keretrendszerig — egy szorosan integált AI-fejlesztési és telepítési környezetet kínál, amely optimalizálva van az Ascend hardverhez.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az alap- és középszintű technikusoknak szánva, akik meg szeretnék érteni, hogy az CANN és a MindSpore komponensek együttműködnek az AI életciklus-kezelés és infrastruktúra döntések támogatására.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a Huawei AI-számítási stack réteges architektúráját.
• Megismerik, hogy az CANN támogatja a modell optimalizálást és a hardver-szintű telepítést.
• Kiértékelik a MindSpore keretrendszert és eszközsorát az ipari alternatívákhoz képest.
• Behelyezik a Huawei AI-stacket vállalati vagy felhő/helyszíni környezetekbe.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és vita.
• Élő rendszerdemonstrációk és esetalapú áttekintések.
• Valószínűleg vezérelt gyakorlatok a modelfolyamban a MindSpore-tól az CANN-ig.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott tanfolyamot kérésére, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

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.

Az CANN SDK (Neural Networks számítógépes architektúrájához) hatalmas telepítési és optimalizálási eszközöket biztosít az élethű AI alkalmazásokhoz a számítógépes látásban és az NLP-ben, különösen a Huawei Ascend hardveren.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadói) képzés az átlagos szintű AI gyakorlók számára szól, akik a CANN SDK segítségével szeretnének építeni, telepíteni és optimalizálni a látás- és nyelvmodelleket gyártási eszközökhöz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és optimalizálni a számítógépes látás és NLP modelleket az CANN és az AscendCL használatával.
• Az CANN eszközök használatát a modellek átalakítására és élő csövekbe való integrálására.
• Az inferencia teljesítmény optimalizálása felismerés, osztályozás és érzelem-analízis feladatokra.
• Élethű számítógépes látás/NLP csövek építése szél- vagy felhőalapú telepítési helyzetekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és demostráció.
• Modelltelepítés és teljesítmény-profilozás gyakorlati labor.
• Élő csőtervezés valós számítógépes látás és NLP esetek használatával.

A képzés egyedi igénybevételének lehetőségei

• Az egyedi képzés kéréséhez, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy rendezzük el.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) és az Apache TVM előrehaladott optimalizálást és testreszabást tesz lehetővé az AI-modell műveleti elemei számára Huawei Ascend hardveren.

Ezen oktatóvezetett élő képzést (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű rendszerfejlesztőknek szánjuk, akik szeretnék építeni, telepíteni és optimalizálni saját műveleti elemeket AI-modellekhez a CANN TIK programozási modelljével és a TVM fordító integrálásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Írni és tesztelni saját AI-műveleti elemeket a TIK DSL segítségével Ascend processzorokra.
• Beilleszteni saját műveleti elemeket a CANN futtató környezetébe és végrehajtási gráfjába.
• TVM használata műveleti elem beosztáshoz, automatizált optimalizáláshoz és teljesítményvizsgálathoz.
• Hibatlanítás és optimalizálás utasítási szintű teljesítményhez saját számítási minta szerint.

A képzés formája

• Interaktív előadás és bemutató.
• Műveleti elem kódolása a TIK és TVM folyamatok használatával.
• Tesztelés és optimalizálás Ascend hardveren vagy szimulátorokon.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kéréséhez forduljon hozzánk, hogy megegyezzen.

Ez az oktató vezette, élő tréning (online vagy helyszínen) az intermediális szintű robotika mérnököknek, önálló járműfejlesztőknek és AI kutatóknak szánva, akik kihasználni szeretnék az Edge AI-t az önálló rendszerek innovatív megoldásainak létrehozásához.

E tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni Edge AI szerepét és előnyeit az önálló rendszerekben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket valós idejű feldolgozáshoz perifériás eszközökön.
• Implementálni Edge AI megoldásokat önálló járművek, drónok és robotok esetén.
• Tervezni és optimalizálni vezérlőrendszereket Edge AI használatával.
• Kezdeni az etikai és jogszabályi kérdésekkel az önálló AI alkalmazásokban.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja, hogy az középszintű fejlesztők és IT szakemberek részére nyújtson teljes körű áttekintést az Edge AI alapelvekről és gyakorlati alkalmazásáról, beleértve a beállítást és telepítést is.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapvető fogalmakat.
• Beállítani és konfigurálni az Edge AI környezeteket.
• Fejleszteni, kiképezni és optimalizálni az Edge AI modelleket.
• Telepíteni és kezelni az Edge AI alkalmazásokat.
• Integrálni az Edge AI-t meglévő rendszerek és munkafolyamatokba.
• Kezelni az etikai kérdéseket és a legjobb gyakorlatokat az Edge AI alkalmazásában.

Ez a tanárvezetett, élő edzést Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomédiai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánják, akik szeretnék felhasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket periférikus eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI megoldásokat viselő eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni Edge AI-t használó betegfelügyeleti rendszereket.
• Kezdeni az etikai és szabályozási kérdéseket az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy előadásban) az olyan középszintű fejlesztők, rendszerarchitektok és szakemberek számára szolgál, akik az Edge AI felhasználásával szeretnék javítani az IoT alkalmazásokat intelligens adattörlés és elemzési képességek biztosításával.

Ez a tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapelveit és alkalmazását az IoT-ben.
• Beállítani és konfigurálni az Edge AI környezeteket az IoT eszközök számára.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket az IoT alkalmazások számára.
• Valós időben adattörlést és döntéshozást valósítanak meg az IoT rendszerekben.
• Az Edge AI integrálása különböző IoT protokollokkal és platformokkal.
• Esetleges etikai kérdéseket és legjobb gyakorlatokat kezelnek az IoT-ban.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű fejlesztők és IT szakemberek számára szól, akik meg akarják ismerni az Edge AI alapelveit és bevezető alkalmazásait.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Edge AI alapfogalmainakat és architektúráját.
• Beállítják és konfigurálják az Edge AI környezeteket.
• Fejlesztenek és telepítenek egyszerű Edge AI alkalmazásokat.
• Megismerik és megértik az Edge AI használati eseteket és előnyeit.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középszintű informatikai biztonsági szakembereknek, rendszergazdáknak és AI-etikai kutatóknak szánt, akik szeretnék biztosítani és etikusan telepíteni Edge AI megoldásokat.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a Edge AI biztonsági és adatvédelmi kihívásait.
• A legjobb gyakorlatokat alkalmazzák az életrendző eszközök és adatok biztonságához.
• Stratégiákat fejlesztnek a Edge AI telepítésekben rejlő biztonsági kockázatok csökkentésére.
• Megoldásokat keresnek az etikai szempontokra és biztosítják a szabályozások betartását.
• Biztonsági értékeléseket és auditokat végeznek Edge AI alkalmazásokhoz.