Курс за обучение по AI изводи и внедряване с CloudMatrix

Huawei Ascend е семейство от AI процесори, проектирани за високопроизводително инферентиране и обучение.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към AI инженери и специалисти по обработка на данни от средно ниво, които желаят да разработват и оптимизират модели на невронни мрежи, използвайки платформата Huawei Ascend и инструментариума CANN.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да настройват и конфигурират средата за разработка на CANN.
• Да разработват AI приложения, използвайки работни потоци на MindSpore и CloudMatrix.
• Да оптимизират производителността на Ascend NPU чрез персонализирани оператори и тайлинг.
• Да внедряват модели в ръбова или облачна среда.

Формат на обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа работа с Huawei Ascend и инструментариума CANN в примерни приложения.
• Насочвани упражнения, фокусирани върху изграждане, обучение и внедряване на модели.

Опции за персонализиране на обучението

• За да заявите персонализирано обучение по този курс, съобразено с вашата инфраструктура или набори от данни, моля, свържете се с нас за уговаряне.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) е AI изчислителният стек на Huawei за внедряване и оптимизиране на AI модели върху Ascend AI процесори.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици и инженери на средно ниво, които искат да внедряват ефективно обучени AI модели върху хардуер на Huawei Ascend, използвайки инструментариума CANN и инструменти като MindSpore, TensorFlow или PyTorch.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата на CANN и ролята ѝ в процеса на внедряване на AI.
• Конвертират и адаптират модели от популярни frameworks към формати, съвместими с Ascend.
• Използват инструменти като ATC, конвертиране на OM модели и MindSpore за инференция на периферни устройства и в облака.
• Диагностицират проблеми при внедряването и оптимизират производителността на хардуер Ascend.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лабораторна работа с CANN инструменти и Ascend симулатори или устройства.
• Сценарии за практическо внедряване, базирани на реални AI модели.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи и напреднали в средна степен инженери по ИИ и софтуерни разработчици, които желаят да придобият фундаментално разбиране за принципите и практиките в областта на ИИ инженерството.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основните концепции и технологии, залегнали в основата на ИИ и машинното обучение.
• Да прилагат базови модели за машинно обучение, използвайки TensorFlow и PyTorch.
• Да използват техники на ИИ за решаване на практически проблеми в разработката на софтуер.
• Да управляват и поддържат проекти с ИИ, следвайки най-добрите практики в ИИ инженерството.
• Да разпознават етичните последици и отговорностите, свързани с разработването на системи с ИИ.

Тази двудневна практическа програма предоставя на участниците практически умения за ефективно, безопасно и последователно използване на генеративни AI инструменти в техническата и оперативната работа. Обучението се фокусира върху превръщането на AI в надежден ежедневен помощник за изготвяне и подобряване на документация, структуриране на изисквания, ускоряване на анализ и отчитане, подпомагане на решаването на проблеми и оптимизиране на междуфункционалната комуникация. Участниците научават доказани модели на промптове, техники за валидиране за намаляване на грешки и „халюцинации“, както и леки практики за управление за защита на поверителна информация и интелектуална собственост. Курсът е проектиран да създаде незабавно използваеми шаблони, работни потоци и повторяем подход към работата, подпомогната от AI.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI специалисти и софтуерни разработчици на средно до напреднало ниво, които желаят да изграждат интелигентни приложения, използвайки AI и ML.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират напредналите концепции и технологии, залегнали в основата на AI и ML.
• Да анализират и визуализират данни, за да подпомогнат разработването на AI/ML модели.
• Ефективно да изграждат, обучават и внедряват AI/ML модели.
• Да създават интелигентни приложения, които могат да решават проблеми от реалния свят.
• Да оценяват етичните последици от приложенията на AI в различни индустрии.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) е инструментариумът за AI изчисления на Huawei, използван за компилиране, оптимизиране и внедряване на AI модели върху процесори Ascend AI.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към начинаещи AI разработчици, които искат да разберат как CANN се вписва в жизнения цикъл на модела – от обучението до внедряването – и как работи с рамки като MindSpore, TensorFlow и PyTorch.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират целта и архитектурата на инструментариума CANN.
• Настройват среда за разработка с CANN и MindSpore.
• Конвертират и внедряват прост AI модел върху хардуер Ascend.
• Придобият основни познания за бъдещи проекти за оптимизация или интеграция на CANN.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с внедряване на прост модел.
• Стъпка по стъпка разглеждане на инструменталната верига на CANN и точките на интеграция.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Инструментариумът Ascend CANN на Huawei позволява мощен AI извод на крайни устройства като Ascend 310. CANN предоставя основни инструменти за компилиране, оптимизиране и внедряване на модели в среда с ограничени изчислителни ресурси и памет.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици и интегратори на средно ниво, които желаят да внедряват и оптимизират модели на крайни устройства Ascend, използвайки инструменталната верига CANN.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Подготвят и конвертират AI модели за Ascend 310, използвайки инструменти на CANN.
• Изграждат леки тръбопроводи за извод, използвайки MindSpore Lite и AscendCL.
• Оптимизират производителността на моделите за среди с ограничени изчислителни ресурси и памет.
• Внедряват и наблюдават AI приложения в реални сценарии за крайни устройства.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лабораторна работа с модели и сценарии, специфични за крайни устройства.
• Примери за внедряване на живо върху виртуален или физически хардуер за крайни устройства.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

AI стекът на Huawei – от нискочестотния SDK CANN до високочестотната рамка MindSpore – предлага тясно интегрирана среда за разработка и внедряване на AI, оптимизирана за хардуера Ascend.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към технически специалисти от начинаещо до средно ниво, които искат да разберат как компонентите CANN и MindSpore работят заедно, за да подпомогнат управлението на жизнения цикъл на AI и решенията за инфраструктура.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират слоестата архитектура на AI изчислителния стек на Huawei.
• Идентифицират как CANN поддържа оптимизацията на модели и внедряването на хардуерно ниво.
• Оценяват рамката MindSpore и инструменталната верига в сравнение с алтернативите в индустрията.
• Позиционират AI стека на Huawei в корпоративни или облачни/локални среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Демонстрации на системата на живо и преглед на казуси.
• По избор: насочвани лабораторни упражнения върху потока на модела от MindSpore към CANN.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) е AI изчислителната основа на Huawei, която позволява на разработчиците да настройват фино и оптимизират производителността на внедрени невронни мрежи върху Ascend AI процесори.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към напреднали AI разработчици и системни инженери, които желаят да оптимизират производителността на изводите, използвайки усъвършенствания набор от инструменти на CANN, включително Graph Engine, TIK и разработка на персонализирани оператори.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират архитектурата на изпълнение и жизнения цикъл на производителността на CANN.
• Да използват инструменти за профилиране и Graph Engine за анализ и оптимизация на производителността.
• Да създават и оптимизират персонализирани оператори с помощта на TIK и TVM.
• Да разрешават тесни места в паметта и да подобряват пропускателната способност на моделите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с профилиране в реално време и настройка на оператори.
• Упражнения за оптимизация, използващи примери за внедряване в крайни случаи.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) предоставя мощни инструменти за внедряване и оптимизация на AI приложения в реално време в областта на компютърното зрение и НЛП, особено върху хардуера Huawei Ascend.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI специалисти със средно ниво на опит, които желаят да изграждат, внедряват и оптимизират модели за визуализация и обработка на език, използвайки CANN SDK за производствени сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да внедряват и оптимизират модели за компютърно зрение и НЛП, използвайки CANN и AscendCL.
• Да използват CANN инструменти за конвертиране на модели и интегрирането им в работещи конвейери.
• Да оптимизират производителността на изводи за задачи като откриване, класификация и анализ на тоналност.
• Да изграждат конвейери за компютърно зрение/НЛП в реално време за сценарии за внедряване в периферията или в облака.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лаборатория с внедряване на модели и профилиране на производителността.
• Проектиране на конвейер на живо, използвайки реални случаи от компютърното зрение и НЛП.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) и Apache TVM позволяват усъвършенствана оптимизация и персонализиране на операторите на AI модели за хардуера Huawei Ascend.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към системни разработчици на напреднало ниво, които желаят да изграждат, внедряват и настройват персонализирани оператори за AI модели, използвайки програмния модел TIK на CANN и интеграцията с компилатора TVM.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Пишат и тестват персонализирани AI оператори, използвайки TIK DSL за процесори Ascend.
• Интегрират персонализирани оператори в средата за изпълнение и графа на изпълнение на CANN.
• Използват TVM за планиране на оператори, автоматична настройка и сравнителен анализ.
• Отстраняват грешки и оптимизират производителността на ниво инструкции за персонализирани изчислителни модели.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическо кодиране на оператори с помощта на TIK и TVM потоци.
• Тестване и настройка на хардуер Ascend или симулатори.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Китайските GPU архитектури, като Huawei Ascend, Biren и Cambricon MLU, предлагат алтернативи на CUDA, насочени към местните пазари за изкуствен интелект и високопроизводителни изчисления (HPC).

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за напреднали GPU програмисти и специалисти по инфраструктура, които желаят да мигрират и оптимизират съществуващи CUDA приложения за внедряване върху китайски хардуерни платформи.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Оценят съвместимостта на съществуващи CUDA натоварвания с алтернативите на китайски чипове.
• Пренесат кодови бази от CUDA към средите Huawei CANN, Biren SDK и Cambricon BANGPy.
• Сравнят производителността и да идентифицират точки за оптимизация на различните платформи.
• Адресират практически предизвикателства при поддръжката и внедряването между различни архитектури.

Формат на обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения за превод на код и сравнение на производителността.
• Ръководени упражнения, фокусирани върху стратегии за адаптиране към множество GPU.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, съобразено с вашата платформа или CUDA проект, моля, свържете се с нас за уговорка.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи IT специалисти, които желаят да придобият основно разбиране за интелигентните приложения и как те могат да бъдат прилагани в различни индустрии.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират историята, принципите и въздействието на изкуствения интелект.
• Идентифицират и прилагат различни алгоритми за машинно обучение.
• Управляват и анализират данни ефективно за приложения с ИИ.
• Разпознават практическите приложения и ограничения на ИИ в различни сектори.
• Обсъждат етичните съображения и обществените последици от технологиите с ИИ.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери и практици в областта на ИИ на средно и напреднало ниво, които искат да овладеят тънкостите на интелигентните приложения и да ги използват за решаване на сложни проблеми от реалния свят.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Внедряват и анализират архитектури за дълбоко обучение.
• Прилагат машинно обучение в мащаб в среда на разпределени изчисления.
• Проектират и изпълняват модели на обучение с подсилване за вземане на решения.
• Разработват усъвършенствани системи за обработка на естествен език с цел разбиране на езика.
• Използват техники за компютърно зрение за анализ на изображения и видео.
• Адресират етични съображения при разработването и внедряването на системи с ИИ.

Ascend, Biren и Cambricon са водещи хардуерни платформи за изкуствен интелект в Китай, всяка от които предлага уникални инструменти за ускорение и профилиране за производствени AI натоварвания.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към напреднали инженери по AI инфраструктура и производителност, които искат да оптимизират процесите на извод и обучение на модели в множество китайски AI чип платформи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Провеждат бенчмарк тестове на модели на платформите Ascend, Biren и Cambricon.
• Идентифицират системни тесни места и неефективност на паметта/изчисленията.
• Прилагат оптимизации на ниво граф, ядро и оператор.
• Настройват конвейери за внедряване, за да подобрят пропускателната способност и забавянето.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо използване на инструменти за профилиране и оптимизация на всяка платформа.
• Насочвани упражнения, фокусирани върху практически сценарии за настройка.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, съобразено с вашата среда за производителност или тип модел, моля, свържете се с нас за уговаряне.