CANN for Edge AI Deployment Träningskurs

Denna ledareledda, live utbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till telekommunikationsprofessionella, AI-ingenjörer och IoT-specialister på mellannivå som vill utforska hur 5G-nätverk accelererar Edge AI-applikationer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i 5G-teknologi och dess inverkan på Edge AI.
• Deploy AI-modeller som optimerats för låglatensapplikationer i 5G-miljöer.
• Implementera system för realtidsbeslutsfattande med hjälp av Edge AI och 5G-konnektivitet.
• Optimerar AI-arbetsbelastningar för effektiv prestanda på kantenheter.

6G och den intelligenta kanten är ett framtidsinrikt kursmaterial som utforskar integrationen av 6G-trådlösa teknologier med edge-bärande beräkningar, IoT-ekosystem och AI-drivna datahantering för att stödja intelligenta, låg-latens och anpassningsbara infrastrukturer.

Detta instruktörsvägledande, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivås IT-arkitekter som vill förstå och designa nästa generations distribuerade arkitekturer med utnyttjande av samverkan mellan 6G-konnectivitet och intelligenta edge-system.

Vid kursens avslutning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur 6G kommer att förvandla edge-bärande beräkningar och IoT-arkitekturer.
• Designa distribuerade system för ultra-låg-latens, hög bandbredd och autonom drift.
• Integrera AI och dataanalys på kanten för intelligenta beslut.
• Planera skalbara, säkra och tillförlitliga 6G-förberedda edge-infrastrukturer.
• Utvärdera affärs- och driftmodeller som möjliggörs av konvergens mellan 6G och edge.

Kursens format

• Interaktiva föreläsningar och diskussioner.
• Fallstudier och tillämpade arkitekturdesignövningar.
• Praktiska simuleringar med frivilliga edge- eller containervärktyg.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna det.

Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-praktiker, forskare och utvecklare som vill bemästra de senaste framstegen inom Edge AI, optimera sina AI-modeller för kantdistribution och utforska specialiserade tillämpningar över olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska avancerade tekniker inom utveckling och optimering av Edge AI-modeller.
• Implementera framkanten strategier för distribution av AI-modeller på kantenheter.
• Använda specialiserade verktyg och ramverk för avancerade Edge AI-tillämpningar.
• Optimera prestanda och effektivitet hos Edge AI-lösningar.
• Utforska innovativa användningsfall och nyhetsutvecklingar inom Edge AI.
• Behandla avancerade etiska och säkerhetsaspekter vid distribution av Edge AI.

Huawei Ascend är en familj av AI-processorer som är utformade för högpresterande inferens och träning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellersta nivåns AI-ingenjörer och dataanalytiker som vill utveckla och optimera neuronnätmodeller med Huawei’s Ascend-plattform och CANN-verktyg.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera CANN-utvecklingsmiljön.
• Utveckla AI-applikationer med MindSpore och CloudMatrix-arbetsflöden.
• Optimera prestanda på Ascend NPUs genom anpassade operatorer och tiling.
• Distribuera modeller till edge- eller molnmiljöer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktisk användning av Huawei Ascend och CANN-verktyg i exempelapplikationer.
• Vägledande övningar fokuserade på modellbyggande, träning och distribution.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs baserat på din infrastruktur eller datamängder, kontakta oss för att ordna.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) är Huaweis AI-beräkningsstack för att distribuera och optimera AI-modeller på Ascend AI-processorer.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare och ingenjörer på mellan-nivå som vill distribuera tränade AI-modeller effektivt till Huawei Ascend-hårdvara med hjälp av CANN-verktygslådan och verktyg som MindSpore, TensorFlow, eller PyTorch.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå CANN-arkitekturen och dess roll i AI-distributionspipelinen.
• Konvertera och anpassa modeller från populära ramverk till Ascend-kompatibla format.
• Använda verktyg som ATC, OM modellkonvertering och MindSpore för kant- och molninferens.
• Diagnostisera distributionsproblem och optimera prestanda på Ascend-hårdvara.

Utbildningens format

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Hands-on laboratoriearbete med CANN-verktyg och Ascend-simulatorer eller enheter.
• Praktiska distributionsscenarier baserade på verkliga AI-modeller.

Alternativ för anpassning av utbildningen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

Denna instruktörledda, levande utbildning på plats Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, datavetare och teknikentusiaster på mellannivå som vill förvärva praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på kant-enheter för olika applikationer.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera och installera miljö för kantberäkning.
• Utveckla, träna och optimerar AI-modeller för distribution på kant-enheter.
• Implementera praktiska AI-lösningar på kant-enheter.
• Utvärdera och förbättra prestandan hos modeller som distribuerats på kant-enheter.
• Hantera etiska och säkerhetsaspekter i Edge AI-applikationer.

Denna ledarstyrda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade cybersäkerhetsprofessionella, AI-ingenjörer och IoT-utvecklare som vill implementera robusta säkerhetsåtgärder och strategier för motståndskraft för Edge AI-system.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhetsrisker och sårbarheter i Edge AI-utplaceringar.
• Implementera krypterings- och autentiseringsmetoder för dataskydd.
• Designa motståndskraftiga Edge AI-arkitekturer som kan motstå cyberhot.
• Tillämpa säkra AI-modellutplaceringsstrategier i edge-miljöer.

Cambricon MLUs (Machine Learning Enheter) är specialiserade AI-kretsar optimerade för inferens och träning i kanten och datacenter-scenarier.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå som vill bygga och distribuera AI-modeller med hjälp av BANGPy-ramverket och Neuware SDK på Cambricon MLU-hårdvara.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera BANGPy- och Neuware-utvecklingsmiljöer.
• Utveckla och optimera Python- och C++-baserade modeller för Cambricon MLUs.
• Distribuera modeller till kants- och datacenter-enheter som kör Neuware-runtime.
• Integrera ML-arbetsflöden med MLU-specifika accelerationsegenskaper.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hands-on användning av BANGPy och Neuware för utveckling och distribution.
• Ledda övningar med fokus på optimering, integration och testning.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs baserat på din Cambricon-enhetsmodell eller användningsfall, vänligen kontakta oss för att ordna.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) är Huaweis AI-databehandlingsverktygsläda som används för att kompilera, optimerar och distribuera AI-modeller på Ascend AI-processorer.

Denna lärare-ledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom AI-utveckling som vill förstå hur CANN passar in i modellens livscykel från träning till distribution och hur den fungerar med ramverk som MindSpore, TensorFlow och PyTorch.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå syftet och arkitekturen för CANN verktygsläda.
• Inställ en utvecklingsmiljö med CANN och MindSpore.
• Konvertera och distribuera en enkel AI-modell till Ascend-hårdvara.
• Få grundläggande kunskap för framtida CANN optimering eller integrationsprojekt.

Utbildningens form

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Händer-på-labb med enkel modelldistribution.
• Steg-för-steg genomgång av CANN verktygskedja och integrationspunkter.

Anpassningsalternativ för utbildningen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Huaweis AI-stack — från det lågnivå CANN SDK till den högnivå MindSpore-ramverket — erbjuder en sammanhållen AI-utvecklings- och distribueringsmiljö som är optimerad för Ascend-hårdvara.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till tekniska yrkesverksamma på nybörjar- till mellanivå som vill förstå hur CANN- och MindSpore-komponenterna samarbetar för att stödja AI-livscykelhantering och infrastrukturbeslut.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå den lagrade arkitekturen i Huaweis AI-bearbetningsstack.
• Identifiera hur CANN stöder modelloptimering och distribuering på hårdvarunivå.
• Utvärdera MindSpore-ramverket och verktygslänken i relation till industriella alternativ.
• Placera Huaweis AI-stack inom företags- eller moln/lokala miljöer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Live systemdemonstrationer och fallbaserade genomgångar.
• Valfria guidade labbar för modellflöde från MindSpore till CANN.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) är Huawei’s AI-beregningsgrundsplatta som möjliggör för utvecklare att finjustera och optimera prestandan på distribuerade neuronnätverk på Ascend AI-processorer.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktas till avancerad nivå AI-utvecklare och systemingenjörer som önskar optimera inferensprestanda med hjälp av CANN:s avancerade verktygsskap, inklusive Graph Engine, TIK och utveckling av anpassade operatorer.

Genom denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå CANNs körningsarkitektur och prestandacykel.
• Använda profileringsverktyg och Graph Engine för prestandaanalys och -optimering.
• Skapa och optimera anpassade operatorer med TIK och TVM.
• Lösa minnesflaskehalsar och förbättra modellens genomströmning.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hands-on laborationer med realtidsprofilering och operatoranpassning.
• Optimeringsövningar med exempel på kantfalldeployment.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna det.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) erbjuder kraftfulla verktyg för distribution och optimering av realtids AI-applikationer inom datorseende och NLP, särskilt på Huawei Ascend-hårdvara.

Detta instruktörledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till mellannivå AI-praktiker som vill bygga, distribuera och optimera visuella och språkmodeller med CANN SDK för produktionsfall.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Distribuera och optimera CV- och NLP-modeller med CANN och AscendCL.
• Använda CANN-verktyg för att konvertera modeller och integrera dem i livepipelines.
• Optimeringsprestanda för uppgifter som detektion, klassificering och sentimentsanalys.
• Bygga realtids CV/NLP-pipeliner för distribution på gränsnivå eller molnbaserade scenarier.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Praktisk laboration med modeldistribution och prestandaprofilering.
• Livepipelinedesign med verkliga CV- och NLP-användningsfall.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) och Apache TVM möjliggör avancerad optimerings- och anpassningsprocess för AI-modelloperatörer för Huawei Ascend hårdvara.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade systemutvecklare som vill bygga, distribuera och justera anpassade operatörer för AI-modeller med hjälp av CANN’s TIK-programmeringsmodell och TVM-kompilatorintegrering.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skriva och testa anpassade AI-operatörer med hjälp av TIK DSL för Ascend-processorer.
• Integrera anpassade operatörer i CANN körningstid och körningsgraf.
• Använda TVM för operatörsplanering, automatisk inställning och mätning.
• Felsöka och optimeras instruktionsnivåprestanda för anpassade beräkningsmönster.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och demonstration.
• Praktiska kodövningar för operatörer med TIK och TVM-pipelines.
• Testning och justering på Ascend-hårdvara eller simulatorer.

Valmöjligheter för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

Denna instruktörsledda, live-träning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till agritech-professionella, IoT-specialister och AI-ingenjörer på nybörjarnivå till mellannivå som vill utveckla och distribuera Edge AI-lösningar för smart jordbruk.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för Edge AI i precision jordbruk.
• Implementera AI-drivna system för övervakning av odlingar och boskap.
• Utveckla automatiserade bevattnings- och miljöövervakningssystem.
• Optimera jordbrukseffektivitet med hjälp av realtidsanalys av Edge AI.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till robotikingenjörer, autonoma fordonstekniker och AI-forskare på mellannivå som vill dra nytta av Edge AI för innovativa autonoma systemlösningar.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI i autonoma system.
• Utveckla och distribuera AI-modeller för realtidsbearbetning på edge-enheter.
• Implementera Edge AI-lösningar i autonoma fordon, droner och robotik.
• Designa och optimera styrsystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i autonoma AI-applikationer.