Programování GPU na akcelerátorech Biren AI Počítačový Kurz

Tento kurz s výkladem lektora České republice představuje CloudMatrix pro škálovatelnou AI inferenci. Naučte se nasazovat, optimalizovat a sledovat modely pomocí CANN a MindSpore. Praktická cvičení pokrývají balíkování, převod, servirování a ladění výkonu pro úlohy v reálném čase i dávkové zpracování.

Tento kurz vedený instruktorem České republice (online nebo prezenčně) je určen pro začínající až středně pokročilé inženýry umělé inteligence a softwarové vývojáře, kteří si chtějí osvojit základní principy a postupy v oblasti inženýrství AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové koncepty a technologie spojené s umělou inteligencí a strojovým učením.
• Vytvořit jednoduché modely strojového učení pomocí nástrojů TensorFlow a PyTorch.
• Aplikovat techniky umělé inteligence při řešení praktických problémů v softwarovém vývoji.
• Spravovat a udržovat projekty využívající AI s použitím osvědčených postupů inženýrství umělé inteligence.
• Uvědomovat si etické důsledky a odpovědnosti spojené s vývojem systémů založených na AI.

Tento dvoudenní praktický program vybaví účastníky konkrétními dovednostmi pro efektivní, bezpečné a konzistentní využívání nástrojů generativní AI v technické a operační práci. Školení se zaměřuje na proměnu AI v spolehlivého každodenního asistenta pro tvorbu a vylepšování dokumentace, strukturování požadavků, urychlení analýzy a reportování, podporu řešení problémů a zjednodušení křížové funkční komunikace. Účastníci se naučí osvědčené vzory promptingu, techniky validace pro snížení chybovosti a „halucinací“ oraz lehké principy governance pro ochranu důvěrných informací a duševního vlastnictví. Kurz je koncipován tak, aby vyprodukoval okamžitě použitelné šablony, pracovní postupy a opakovatelný přístup k práci podporované AI.

Toto školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály v oblasti umělé inteligence a softwarové vývojáře se středně pokročilými až pokročilými znalostmi, kteří chtějí vytvářet inteligentní aplikace s využitím umělé inteligence a strojového učení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět pokročilým konceptům a technologiím v oblasti umělé inteligence a strojového učení.
• Analyzovat a vizualizovat data, aby to pomohlo při tvorbě modelů AI/ML.
• Efektivně vytvářet, trénovat a nasazovat modely umělé inteligence a strojového učení.
• Vyvíjet inteligentní aplikace schopné řešit reálné problémy.
• Posuzovat etické aspekty využití umělé inteligence v různých odvětvích.

Migrujte aplikace CUDA na čínské GPU architektury, jako jsou Huawei Ascend a Biren, v České republice. Tento kurz vedený instruktorem provází pokročilé programátory procesem překladu kódu a optimalizace výkonu, včetně praktických laboratorních cvičení pro portování kódových bází CUDA do nových SDK.

Tento kurz vedený instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určen pro začínající IT profesionály, kteří si chtějí osvojit základní poznatky o inteligentních aplikacích a jejich využití v různých odvětvích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit historii, základní principy a dopady umělé inteligence.
• Rozpoznávat a používat různé algoritmy strojového učení.
• Efektivně spravovat a analyzovat data vhodná pro aplikace AI.
• Identifikovat praktické uplatnění i omezení umělé inteligence v jednotlivých sektorech.
• Diskutovat o etických aspektech a společenských dopadech technologie AI.

Toto školení vedené lektorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro datové vědce, inženýry a praktiky v oblasti AI na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří si chtějí osvojit složitosti inteligentních aplikací a využít je k řešení reálných problémů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat a analyzovat architektury hlubokého učení.
• Aplikovat strojové učení ve velkém měřítku v distribuovaném výpočetním prostředí.
• Navrhovat a realizovat modely posilovacího učení určené k rozhodování.
• Vytvářet sofistikované systémy zpracování přirozeného jazyka pro porozumění textu.
• Využívat techniky počítačového vidění k analýze obrázků a videí.
• Řešit etické aspekty spojené s vývojem a nasazením systémů umělé inteligence.

Optimalizujte AI úlohy na platformách Ascend, Biren a Cambricon pomocí tohoto praktického školení v České republice. Naučte se benchmarkovat modely, identifikovat úzká místa a aplikovat optimalizace na úrovni grafu, jádřa a operátorů. Ladte deploymentové pipeline pro zvýšení propustnosti a snížení latence na těchto předních platformách.

Umělá inteligence se rychle stává základem moderního řízení produktů – mění způsob, jakým identifikujeme potřeby zákazníků, definujeme řešení a činíme rozhodnutí. Stejně jako elektřina transformovala průmysl, i umělá inteligence přetváří postupy tvorby, validace a rozvoje produktů.

Tento živý školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro Produktové vlastníky, Scrum Mistře a Agile kouče, kteří chtějí pochopit, jak může umělá inteligence posílit jejich roli při řízení produktu a zlepšit proces rozhodování.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy umělé inteligence a rozlišit mezi tradiční AI a generativní umělou inteligencí (GenAI).
• Aplikovat sedm klíčových postojů Produktového vlastníka – včetně nového postoje „Orchestrátora“ – a využít AI k posílení každého z nich, např. jako vizionáře, experimentátora či zástupce zákazníků.
• Ovládat techniky efektivního vytváření pokynů pro AI a vnímat nástroje umělé inteligence jako chytré spolupracovníky s konkrétními specializacemi.
• Prohloubit porozumění zákazníkům a vytvářet na bázi AI charakteristiky cílových skupin pro testování hypotéz a průzkum trhu, přičemž si udrží osobní kontakt se zákazníky.
• Formulovat a prezentovat jasnou vizi produktu pomocí strukturovaných metodik, např. 3x3 Framework, přičemž AI pomáhá tvarovat a vizualizovat obsah tohoto vyprávění.
• Využívat nástroje generativní umělé inteligence k urychlení tvorby prototypů a ověřování hypotéz, například k vygenerování maket nebo konceptů produktů.
• Podporovat rozhodovací procesy tím, že využijí nástroje AI ke zkoumání, prioritizaci a hodnocení funkcí podle jejich užitkovosti, proveditelnosti a dopadu na uživatele.
• Automatizovat nebo delegovat běžné každodenní úkoly (e-maily, komunikace se stakeholdery, zapisování poznámek) za pomoci umělé inteligence, aby se mohli soustředit na strategické a tvůrčí činnosti.
• Iniciovat diskuze o etice AI, předsudcích v datech a jejich bezpečnosti, aby byla implementace umělé inteligence odpovědná a udržitelná.
• Identifikovat a navrhovat užitečné případy využití umělé inteligence přizpůsobené konkrétnímu produktu i organizaci.
• Experimentovat s asi 20 různými nástroji a modely AI – od pomocníků na zvýšení produktivity a platforem pro vytváření prototypů po nástroje pro generaci videí, obrázků či kódování.