CANN pro Edge AI Nasazení Počítačový Kurz

Tento instruktorově vedený živý kurz na místě nebo online je určen pokročilým AI odborníkům, výzkumníkům a vývojářům, kteří chtějí mistrovat poslední pokroky ve Edge AI, optimalizovat své AI modely pro nasazení na hraniční zařízení a průzkoumat specializovaná použití v různých odvětvích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Průzkum pokročilých technik ve vývoji a optimalizaci modelů Edge AI.
• Implementovat nejmodernější strategie pro nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
• Využít specializované nástroje a rámce pro pokročilá použití Edge AI.
• Optimalizovat výkon a efektivitu řešení Edge AI.
• Průzkoumat inovativní případové studie a vyvážející trendy ve Edge AI.
• Adresovat pokročilé etické a bezpečnostní záležitosti v nasazování Edge AI.

Huawei Ascend je rodina procesorů pro umělou inteligenci navržená pro vysokorychlostní inferenci a trénování.

Toto vedení instruktorem, živé školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým AI inženýrům a datovým vědcům, kteří chtějí vyvíjet a optimalizovat neuronové modely s použitím platformy Huawei Ascend a nástroje CANN.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat vývojové prostředí CANN.
• Vytvářet AI aplikace pomocí pracovních postupů MindSpore a CloudMatrix.
• Optimalizovat výkon na Ascend NPUs pomocí vlastních operátorů a dlaždicové strategie.
• Nasazovat modely do hraničního nebo cloudu prostředí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Pracování s Huawei Ascend a nástrojem CANN v ukázkových aplikacích.
• Cvičení zaměřená na stavbu, trénování a nasazování modelů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud chcete pořídit přizpůsobené školení pro tento kurz na základě vaší infrastruktury nebo datových souborů, kontaktujte nás k uspořádání.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) je AI výpočetní vrstva od Huawei pro nasazování a optimalizaci AI modelů na procesorech Ascend AI.

Tato instruktorově prováděná tréninková sonda (vzdáleně nebo na místě) je určena středně pokročilým vývojářům a inženýrům v oblasti AI, kteří chtějí efektivně nasadit trénované AI modely na Huawei Ascend zařízení pomocí nástrojů a nástrojů zahrnutých v toolkitu CANN, jako jsou například MindSpore, TensorFlow nebo PyTorch.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře CANN a její roli v AI nasazovacím průběhu.
• Převést a adaptovat modely z populárních frameworků do formátů kompatibilních s Ascend.
• Používat nástroje jako ATC, OM převod modelu a MindSpore pro dedukci v hraničním a cloudovém prostředí.
• Diagnostikovat problémy s nasazením a optimalizovat výkon na zařízeních Ascend.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a demonstrace.
• Praktické práce s nástroji CANN a Ascend simulátory nebo zařízeními.
• Skutečné nasazovací scénáře založené na reálných AI modelech.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizovaný trénink tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.

Tato vedená školení (online nebo osobně) je určena pro středně pokročilé programátory, datové analytiky a technické nadšence, kteří si přejí získat praktické dovednosti v nasazení AI modelů na periferních zařízeních pro různá použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápět principy Edge AI a jejich výhody.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí pro edge computing.
• Vytvářet, trénovat a optimalizovat AI modely pro nasazení na periferii.
• Implementovat praktické AI řešení na periferních zařízeních.
• Posoudit a zlepšit výkon modelů nasazených na periferii.
• Řešit etické a bezpečnostní otázky týkající se Edge AI aplikací.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) je nástrojová sada pro výpočetní architekturu AI od Huawei, která slouží k kompilaci, optimalizaci a nasazení modelů AI na procesory Ascend AI.

Tato instruktážní školení (vzdáleně nebo přítomně) je určeno začínajícím vývojářům AI, kteří se chtějí naučit, jak CANN zapadá do životního cyklu modelu od trénování po nasazení a jak funguje s rámci jako je MindSpore, TensorFlow, a PyTorch.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:

• Porozumět účelu a architektuře nástrojové sady CANN.
• Nastavit vývojové prostředí se CANN a MindSpore.
• Převést a nasadit jednoduchý model AI na hardwaru Ascend.
• Získat základní znalosti pro budoucí projekty optimalizace nebo integrace CANN.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení s jednoduchým nasazením modelu.
• Krokový průvodce nástrojovou řetězcí CANN a integracemi.

Možnosti vlastního přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o vlastně přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás na dohodu.

Huaweiho AI štack — od nízkorozsahové CANN SDK po vysokorozsahový framework MindSpore — poskytuje integrovanou rozhraní pro vyvoj a nasazení AI optimalizovaná pro hardwar Ascend.

Toto instruktor-spuštěné, živé školení (online nebo na místech) je zaměřeno na technické odborníky s začínajícím a středním zájmem, kteří chtějí pochopit, jak se komponenty CANN a MindSpore spolupracují pro podporu správy životního cyklu AI a rozhodování o infrastruktuře.

Konec školení budou účastníci schopni:

• Pochopit vrstvenou architekturu Huaweiho AI výpočetní štack.
• Identifikovat, jak CANN podporuje optimalizaci modelů a nasazení na úrovni hardwaru.
• Evaluuovat MindSpore framework a nástrojovou pásu v poměru k alternativám na trhu.
• Umístit Huaweiho AI štack do podnikových nebo cloud/on-prem enviromentů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Demonstrační systémy na živu a postupné případové studie.
• Nezbytné vedené laboratoře modelů od MindSpore k CANN.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu, kontaktujte nás pro uspořádání.

CANN SDK (výpočetní architektura pro Neural Networks) je základ AI výpočtů od Huawei, který umožňuje vývojářům posouzení a optimalizaci výkonu nasazených neuronových sítí na procesorech Ascend AI.

Tento instruktážní živý kurz (online nebo na místě) je zaměřen na pokročilé AI vývojáře a systémové inženýry, kteří chtějí optimalizovat výkon inferencí pomocí pokročilých nástrojů CANN, včetně Graph Engine, TIK a rozšíření vytvoření vlastních operátorů.

Koncepci kurzu budou po jeho ukončení účastníci schopni:

• Pochopit architekturu runtime a cyklus životnosti výkonu CANN.
• Využívat nástroje pro profilaci a Graph Engine pro analýzu a optimalizaci výkonu.
• Vytvářet a optimalizovat vlastní operátory pomocí TIK a TVM.
• Rozlišit omezující faktory paměti a zlepšit propustnost modelů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické laboratorní cvičení s reálnou profilací a posuzováním operátorů.
• Cvičení na optimalizaci pomocí příkladů nasazení specifických pro hraniční případy.

Možnosti individualizace kurzu

• K vytvoření individualizovaného kurzu se prosím obraťte na nás, abychom mohli uspořádat schůzku.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) poskytuje výkonné nástroje pro nasazení a optimalizaci real-time AI aplikací v oblasti počítačového vidění a NLP, zejména na Huawei Ascend hardwaru.

Tuto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé AI praktiky, kteří chtějí sestavit, nasadit a optimalizovat modely vidění a jazyka pomocí CANN SDK pro produkční případy použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nasadit a optimalizovat modely CV a NLP pomocí CANN a AscendCL.
• Použít nástroje CANN k převodu modelů a jejich integraci do aktivních kanálů.
• Optimalizovat výkonnost inferencí pro úlohy jako je detekce, klasifikace a analýza názorů.
• Sestavit real-time kanály CV/NLP pro nasazení na hraničních zařízeních nebo v cloudu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a demonstrace.
• Praktické cvičení s nasazením modelů a profilací výkonu.
• Návrh aktivních kanálů pomocí reálných případů použití CV a NLP.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se s námi, prosím, obraťte pro domluvu.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) a Apache TVM umožňují pokročilou optimalizaci a vlastnizpracování operátorů AI modelu pro Huawei Ascend hardwar.

Tento instruktor-provedený živý trénink (online nebo na místě) je určen pokročilým systémovým vývojářům, kteří chtějí sestavit, nasadit a nastavit vlastní operátory pro AI modely pomocí programovacího modelu CANN's TIK a integrace kompilátoru TVM.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci moci:

• Napsat a otestovat vlastní AI operátory pomocí TIK DSL pro procesory Ascend.
• Integrace vlastních operátorů do CANN runtime a grafu spouštění.
• Použití TVM pro plánování operátorů, auto-nastavení a benchmarking.
• Ladicí procedury a optimalizace výkonu na úrovni instrukcí pro vlastní početné vzory.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a demonstrace.
• Praktické programování operátorů pomocí TIK a TVM potrubí.
• Testování a nastavování na hardwaru Ascend nebo simulatorch.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizovaný trénink tohoto kurzu se obraťte na nás pro uspořádání.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé robotiky, vývojáře autonomních vozidel a AI badatele, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní řešení autonomních systémů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli a výhody Edge AI v autonomních systémech.
• Vytvářet a nasazovat AI modely pro reálně časové zpracování na zařízeních u okraje.
• Implementovat řešení Edge AI v autonomních vozidlech, dronů a robotice.
• Navrhovat a optimalizovat ovládací systémy pomocí Edge AI.
• Zabývat se etickými a regulativními aspekty aplikací autonomních systémů s AI.

Tento instruktorovsky vedleživý trénink v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře a IT odborníky, kteří chtějí získat komplexní přehled o Edge AI od konceptu po praktickou implementaci, včetně nastavení a nasazení.

Do konce tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Pochopit základní pojmy Edge AI.
• Nastavit a konfigurovat prostředí pro Edge AI.
• Vytvářet, školení a optimalizovat modely pro Edge AI.
• Nasadit a spravovat aplikace s Edge AI.
• Integrace Edge AI do stávajících systémů a pracovních postupů.
• Řešení etických aspektů a nejlepší praxe při implementaci Edge AI.

Tento instruktorův vedený, živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotnické profesionály, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli a výhodám Edge AI ve zdravotnictví.
• Vytvářet a nasazovat AI modely na zaokrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
• Implementovat Edge AI řešení v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
• Navrhovat a nasazovat systémy monitorování pacientů s využitím Edge AI.
• Řešit etická a regulační aspekty aplikací AI ve zdravotnictví.

Tento instruktážní až živý školení na místě nebo online je určeno pro středně pokročilé vývojáře, architekti systémů a odborníky z odvětví, kteří chtějí využít Edge AI ke zlepšení IoT aplikací s inteligentními funkcemi zpracování dat a analýzy.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy Edge AI a jejich aplikaci v IoT.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí Edge AI pro IoT zařízení.
• Vytvářet a nasazovat AI modely na hranicových zařízeních pro IoT aplikace.
• Implementovat reálně časové zpracování dat a rozhodování v IoT systémech.
• Integrát Edge AI s různými IoT protokoly a platformami.
• Řešit etická úvahy a nejlepší praktiky v oblasti Edge AI pro IoT.

Tento instruktážní živý kurzy v České republice (online nebo na místě) jsou zaměřeny na začínající vývojáře a IT profesionály, kteří chtějí pochopit základy Edge AI a jeho první aplikace.

Po skončení tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Pochopit základní koncepty a architekturu Edge AI.
• Nastavit a nakonfigurovat prostředí Edge AI.
• Vytvářet a nasazovat jednoduché aplikace Edge AI.
• Identifikovat a pochopit užití a výhody Edge AI.

Tento instruktorově provázený živý kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti, systémové správce a badatele v etice umělé inteligence, kteří chtějí zabezpečit a eticky nasadit řešení Edge AI.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Porozumět bezpečnostním a ochranným před dotykem v Edge AI.
• Implementovat nejlepší praktiky pro zabezpečení okrajových zařízení a dat.
• Vytvořit strategie k minimalizaci bezpečnostních rizik v nasazeních Edge AI.
• Zabývat se etickými aspekty a zajistit dodržování pravidel.
• Provádět bezpečnostní hodnocení a audit pro aplikace Edge AI.