CANN pro nasazení AI na okraji sítě Počítačový Kurz

Toto školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno telekomunikačním profesionálům, inženýrům AI a specialistům na IoT středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí seznámit s tím, jak 5G sítě urychlují fungování aplikací založených na Edge AI.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy technologie 5G a její vliv na Edge AI.
• Nasadit modely umělé inteligence optimalizované pro aplikace s nízkou latencí v prostředí 5G sítí.
• Vytvořit systémy pro okamžité rozhodování využívající Edge AI a připojení k síti 5G.
• Optimalizovat zátěž umělé inteligence tak, aby dosahovala efektivního výkonu na zařízeních na okraji sítě.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé odborníky na umělou inteligenci, výzkumníky a vývojáře, kteří si přejí osvojit aktuální trendy v Edge AI, optimalizovat své modely pro nasazení na okrajových zařízeních a prozkoumat speciální aplikace napříč různými odvětvími.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Prozkoumat pokročilé techniky vývoje a optimalizace modelů Edge AI.
• Implementovat špičkové strategie nasazení modelů umělé inteligence na okrajová zařízení.
• Využívat specializované nástroje a frameworky pro pokročilé aplikace Edge AI.
• Optimalizovat výkon a efektivitu řešení založených na Edge AI.
• Objevovat inovativní případy využití a nově se objevující trendy v oblasti Edge AI.
• Řešit pokročilé etické otázky a bezpečnostní aspekty při nasazování Edge AI.

Huawei Ascend je řada procesorů určených k výpočtům pro umělou inteligenci, které zajišťují vysoký výkon při inferenci i trénování modelů.

Tento školení pod vedením instruktora (online či prezenčně) je určeno pro softwarové inženýry a datové vědce střední úrovně, kteří se chtějí učit vyvíjet a optimalizovat neurální sítě s využitím platformy Huawei Ascend a nástroje CANN.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat vývojové prostředí nástroje CANN.
• Vytvářet aplikace s využitím umělé inteligence pomocí frameworku MindSpore a nástroje CloudMatrix.
• Optimalizovat výkon na procesorech Ascend NPU prostřednictvím vlastních operátorů a strategií rozdělování výpočtů.
• Nasazovat modely do okolních nebo cloudových prostředí.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktické cvičení s využitím produktů Huawei Ascend a nástroje CANN na ukázkových projektech.
• Průvodcovaná cvičení zaměřená na tvorbu, trénování a nasazování modelů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete, aby byl kurz upraven podle vaší infrastruktury či sad dat, kontaktujte nás a domluvíme se na potřebách.

Toto živé školení pod vedením lektora v České republice (online nebo prezenčně) je určeno vývojářům, datovým vědcům a technicky založeným nadšencům na středně pokročilé úrovni, kteří si chtějí osvojit praktické dovednosti při nasazování modelů AI na zařízeních na okraji sítě v různých aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům AI na okraji sítě a jejím výhodám.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro výpočty na okraji sítě.
• Vyvíjet, trénovat a optimalizovat modely AI určené k nasazení na zařízeních na okraji sítě.
• Implementovat konkrétní řešení s využitím AI na taková zařízení.
• Vyhodnocovat a zlepšovat výkon nasazených modelů.
• Řešit etické a bezpečnostní aspekty při využívání AI na okraji sítě.

Toto živé školení vedené instruktorem České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti, inženýry umělé inteligence a vývojáře IoT, kteří chtějí zavést robustní bezpečnostní opatření a strategie pro odolnost systémů Edge AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět bezpečnostním rizikům a zranitelnostem při nasazování systémů Edge AI.
• Implementovat techniky šifrování a autentizace za účelem ochrany dat.
• Navrhnout odolné architektury Edge AI, které dokáží odolávat kybernetickým útokům.
• Aplikovat bezpečné strategie nasazování modelů umělé inteligence v prostředí edge.

Cambricon MLU (Machine Learning Units) jsou specializované AI čipy optimalizované pro inferenci i trénování modelů v prostředích edge zařízení i datových center.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře středně pokročilé úrovně, kteří chtějí vytvářet a nasazovat AI modely pomocí frameworku BANGPy a sady nástrojů Neuware na hardwaru Cambricon MLU.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat vývojová prostředí pro BANGPy a Neuware.
• Vytvářet a optimalizovat modely v Pythonu i C++ určené k běhu na Cambricon MLU.
• Nasazovat modely do edge zařízení či datových center vybavených runtime prostředím Neuware.
• Integrovat pracovní postupy strojového učení s technologiemi akcelerace specifickými pro MLU.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktické cvičení s využitím nástrojů BANGPy a Neuware pro vývoj i nasazování modelů.
• Řízená cvičení zaměřená na optimalizaci, integraci a testování modelů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete upravit obsah kurzu podle konkrétního modelu Cambricon zařízení či vašich potřeb, kontaktujte nás a domluvíme se na potřebách.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) je nástrojová sada od společnosti Huawei určená k tvorbě, optimalizaci a nasazení umělých inteligencí na procesorech Ascend.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro začínající vývojáře AI, kteří chtějí porozumět tomu, jak CANN zapadá do celého životního cyklu modelů – od jejich trénování až po nasazení – a jak spolupracuje s frameworky jako MindSpore, TensorFlow a PyTorch.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit účel a architekturu nástrojové sady CANN.
• Nastavit vývojové prostředí využívající CANN a MindSpore.
• Převést a nasadit jednoduchý model na hardware Ascend.
• Získat základní znalosti pro budoucí optimalizace nebo integrace s CANN.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktická cvičení zaměřená na nasazování jednoduchých modelů.
• Podrobný postup používání nástrojového řetězce CANN a jeho integrace do různých systémů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravený program, kontaktujte nás prosím k domluvě podrobností.

Softwarový balík pro AI od Huawei – od nízkoúrovňové sady SDK CANN až po vyšší úroveň rámce MindSpore – poskytuje dokonale integrované prostředí určené k vývoji a nasazení systémů umělé inteligence optimalizované pro hardwarové produkty Ascend.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno technicky zdatným odborníkům začínajícím i středně pokročilým, kteří si chtějí osvojit fungování součástek CANN a MindSpore při správě celého životního cyklu AI systémů a při rozhodování o vhodné infrastruktuře.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit vírovitou architekturu softwarového balíku pro AI od Huawei.
• Určit, jak CANN napomáhá optimalizaci modelů a jejich nasazení na hardwaru.
• Posoudit vhodnost rámce MindSpore a jeho nástrojového prostředí ve srovnání s ostatními řešeními na trhu.
• Určit, jak může být softwarový balík Huawei využit v korporátním prostředí či v cloudových a lokálních infrastrukturách.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky s diskusí.
• Přímé ukázky fungování systémů a konkrétní praktické příklady.
• Volitelné cvičení – provedení procesu přenosu modelu z MindSpore do CANN.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravený kurz, kontaktujte nás pro domluvu.

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) představuje základní nástroj pro umělou inteligenci od společnosti Huawei, který vývojářům umožňuje doladit a optimalizovat výkon nasazených neuronových sítí na procesorech Ascend AI.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé vývojáře umělé inteligence a systémové inženýry, kteří chtějí optimalizovat výkon inferencí s využitím sofistikovaných nástrojů CANN, jako je Graph Engine, TIK a možnosti tvorby vlastních operátorů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit architekturu běhového prostředí CANN a procesy ovlivňující výkon.
• Využívat profilovací nástroje a Graph Engine k analýze a optimalizaci výkonu.
• Tvořit a optimalizovat vlastní operátory s pomocí TIK a TVM.
• Překonávat problémy spojené s pamětí a zvyšovat celkový průtok dat modelu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktická cvičení s okamžitou analýzou výkonu a laděním operátorů.
• Cvičení na optimalizaci na základě reálných příkladů nasazení v obtížných podmínkách.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete vytvořit na míru šité školení, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) nabízí výkonné nástroje pro nasazení a optimalizaci reálných AI aplikací v oblastech počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka, zejména na hardwaru Huawei Ascend.

Tento živý školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro AI odborníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí s pomocí SDK CANN budovat, nasazovat a optimalizovat modely pro zpracování obrazu a textu v produkčním prostředí.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nasazovat a optimalizovat modely pro počítačové vidění i zpracování přirozeného jazyka pomocí nástrojů CANN a AscendCL.
• Využívat nástroje SDK CANN k konverzi modelů a jejich integraci do fungujících pipeline.
• Optimalizovat výkon při provádění inferencí – například detekce objektů, klasifikace nebo analýza sentimentu.
• Vytvářet reálné pipeline pro počítačové vidění a zpracování jazyka určené k nasazení na okraji sítě nebo v cloudu.

Formát školení

• Interaktivní přednášky a praktická ukázky.
• Praktické cvičení s nasazením modelů a analyzováním jejich výkonu.
• Návrh reálných pipeline na základě konkrétních případů použití v oblasti počítačového vidění a NLP.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat školení na míru, kontaktujte nás a domluvíme si detaily.

Nástroje CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) a Apache TVM umožňují pokročilou optimalizaci a přizpůsobení operátorů modelů umělé inteligence pro hardwarové prostředí Huawei Ascend.

Tento praktický školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro systémové vývojáře pokročilé úrovně, kteří si přejí vytvářet, nasazovat a ladit vlastní operátory pro modely AI s využitím programovacího modelu TIK od CANN a integrace kompilátoru TVM.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a testovat vlastní operátory umělé inteligence s použitím jazyka TIK DSL určeného pro procesory Ascend.
• Integrovat vlastní operace do běhového prostředí CANN a do grafu vykonávání modelu.
• Využívat nástroj TVM k plánování provádění, automatickému ladění parametrů i testování výkonnosti operátorů.
• Ladit a optimalizovat výkonnost vlastních výpočetních jednotek na úrovni instrukcí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a ukázky konkrétních postupů.
• Praktické programování vlastních operátorů s využitím nástrojů TIK a TVM.
• Testování a ladění výkonnosti na zařízeních Ascend nebo jejich emulátorech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete kurz uzpůsobit svým konkrétním potřebám, kontaktujte nás pro domluvu podrobností.

Toto živé školení vedené lektorem v <míst> (online či prezenčně) je určeno pro začínající i středně pokročilé profesionály v oblasti agrotechniky, specialisty na IoT a inženýry AI, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat řešení založená na Edge AI pro chytré farmy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit, jaký je význam Edge AI v precizním zemědělství.
• Vytvořit systémy na sledování plodin a dobytka s využitím umělé inteligence.
• Vyvinout řešení pro automatizované zavlažování a monitorování prostředí.
• Zvýšit efektivitu zemědělské produkce díky reálným analýzám generovaným Edge AI.

Toto školení pod vedením lektora České republice (online či prezenčně) je určeno pro inženýry robotiky, vývojáře autonomních vozidel a výzkumníky v oblasti umělé inteligence na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení pro autonomní systémy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli a přínosy Edge AI v autonomních systémech.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence určené k reálnému času zpracování na zařízeních typu edge.
• Implementovat řešení využívající Edge AI do autonomních vozidel, dronů a robotů.
• Navrhovat a optimalizovat řídicí systémy s využitím technologií Edge AI.
• Řešit etické a regulační aspekty při používání umělé inteligence v autonomních systémech.