CANN for Edge AI Deployment Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utövare, forskare och utvecklare på avancerad nivå som vill behärska de senaste framstegen inom Edge AI, optimera sina AI-modeller för edge-distribution och utforska specialiserade applikationer inom olika branscher.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska avancerade tekniker inom utveckling och optimering av AI-modeller för gränsenheter.
• Implementera banbrytande strategier för att distribuera AI-modeller på gränsenheter.
• Använd specialiserade verktyg och ramverk för avancerade Edge AI-applikationer.
• Optimera prestanda och effektivitet för Edge AI-lösningar.
• Utforska innovativa användningsfall och nya trender inom Edge AI.
• Hantera avancerade etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-distributioner.

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

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till AI-ingenjörer och datavetare på mellan-nivå som vill utveckla och optimera neurala nätverksmodeller med hjälp av Huaweis Ascend-plattform och CANN-verktygssamlingen.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera CANN-utvecklingsmiljön.
• Utveckla AI-applikationer med hjälp av MindSpore och CloudMatrix arbetsflöden.
• Optimera prestanda på Ascend NPUs med hjälp av anpassade operatörer och kacheminde.
• Distribuera modeller till kant- eller molnmiljöer.

Kursens Format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Pratisk användning av Huawei Ascend och CANN-verktygssamlingen i exempelapplikationer.
• Vägledda övningar fokuserade på modellbyggande, träning och distribution.

Alternativ för Anpassning av Kurs

• För att begära en anpassad träning för den här kursen baserat på din infrastruktur eller datamängder, kontakta oss för att arrangera.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
• Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
• Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
• Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
• Practical deployment scenarios based on real-world AI models.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och teknikentusiaster som vill få praktiska färdigheter i att distribuera AI-modeller på edge-enheter för olika applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för Edge AI och dess fördelar.
• Konfigurera databehandlingsmiljön på gränsenheter.
• Utveckla, träna och optimera AI-modeller för gränsdistribution.
• Implementera praktiska AI-lösningar på gränsenheter.
• Utvärdera och förbättra prestanda för gränsdistribuerade modeller.
• Ta itu med etiska överväganden och säkerhetsöverväganden i Edge AI-program.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
• Set up a development environment with CANN and MindSpore.
• Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
• Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with simple model deployment.
• Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
• Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
• Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
• Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Live system demos and case-based walkthroughs.
• Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
• Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
• Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
• Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
• Optimization exercises using edge-case deployment examples.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
• Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
• Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
• Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
• Live pipeline design using real CV and NLP use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
• Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
• Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
• Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
• Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotingenjörer på mellannivå, utvecklare av autonoma fordon och AI-forskare som vill utnyttja Edge AI för innovativa autonoma systemlösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI i autonoma system.
• Utveckla och distribuera AI-modeller för realtidsbearbetning på gränsenheter.
• Implementera Edge AI-lösningar i autonoma fordon, drönare och robotik.
• Designa och optimera styrsystem med hjälp av Edge AI.
• Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i autonoma AI-tillämpningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och IT-proffs på mellannivå som vill få en omfattande förståelse för Edge AI från koncept till praktisk implementering, inklusive installation och distribution.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen för Edge AI.
• Konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla, träna och optimera Edge AI-modeller.
• Distribuera och hantera Edge AI-program.
• Integrera Edge AI med befintliga system och arbetsflöden.
• Ta itu med etiska överväganden och bästa praxis vid implementering av AI på gränsenheter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal på mellannivå, biomedicinska ingenjörer och AI-utvecklare som vill utnyttja Edge AI för innovativa hälso- och sjukvårdslösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvården.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för hälso- och sjukvårdsprogram.
• Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostikverktyg.
• Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Ta itu med etiska och regulatoriska överväganden i AI-tillämpningar för hälso- och sjukvård.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschfolk som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligenta databehandlings- och analysfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning i IoT.
• Konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för IoT-program.
• Implementera databehandling och beslutsfattande i realtid i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta itu med etiska överväganden och metodtips i Edge AI för IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och IT-proffs på nybörjarnivå som vill förstå grunderna i Edge AI och dess introduktionsapplikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och arkitekturen för Edge AI.
• Konfigurera Edge AI-miljöer.
• Utveckla och distribuera enkla Edge AI-program.
• Identifiera och förstå användningsfallen och fördelarna med Edge AI.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på mellannivå, systemadministratörer och AI-etikforskare som vill säkra och etiskt distribuera Edge AI-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå säkerhets- och sekretessutmaningarna i Edge AI.
• Implementera metodtips för att skydda gränsenheter och data.
• Utveckla strategier för att minska säkerhetsrisker i Edge AI-distributioner.
• Beakta etiska överväganden och se till att regelverk följs.
• Utför säkerhetsutvärderingar och granskningar för Edge AI-program.