Курс за обучение по Разработка за Cambricon MLU с BANGPy и Neuware
Cambricon MLU (Machine Learning Units) са специализирани AI чипове, оптимизирани за инференция и обучение в сценарии за крайни устройства и центрове за данни.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да изграждат и внедряват AI модели, използвайки рамката BANGPy и софтуерния пакет за разработка Neuware върху хардуер Cambricon MLU.
След завършване на обучението участниците ще могат да:
- Инсталират и конфигурират развойните среди на BANGPy и Neuware.
- Разработват и оптимизират базирани на Python и C++ модели за Cambricon MLU.
- Внедряват модели на крайни устройства и устройства в центрове за данни, работещи със среда за изпълнение Neuware.
- Интегрират работни потоци за машинно самообучение със специфични функции за ускорение на MLU.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практическа работа с BANGPy и Neuware за разработка и внедряване.
- Насочвани упражнения, фокусирани върху оптимизация, интеграция и тестване.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение по този курс, съобразено с вашия модел устройство Cambricon или случай на употреба, моля, свържете се с нас за уточняване.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Cambricon и MLU архитектурата
- Преглед на портфолиото от AI чипове на Cambricon
- MLU архитектура и инструкционен конвейер
- Поддържани типове модели и случаи на употреба
Инсталиране на веригата от инструменти за разработка
- Инсталиране на BANGPy и Neuware SDK
- Настройка на средата за Python и C++
- Съвместимост на модели и предварителна обработка
Разработка на модели с BANGPy
- Структура на тензорите и управление на формата
- Изграждане на изчислителен граф
- Поддръжка на потребителски операции в BANGPy
Внедряване със среда за изпълнение Neuware
- Конвертиране и зареждане на модели
- Управление на изпълнението и инференцията
- Практики за внедряване на крайни устройства и в центрове за данни
Оптимизация на производителността
- Картографиране на паметта и настройка на слоеве
- Проследяване и профилиране на изпълнението
- Често срещани затруднения и поправки
Интегриране на MLU в приложения
- Използване на Neuware API за интеграция на приложения
- Поддръжка на поточна обработка и множество модели
- Сценарии за хибридна CPU-MLU инференция
Проект от край до край и случай на употреба
- Лабораторно упражнение: Внедряване на модел за компютърно зрение или обработка на естествен език
- Инференция на крайно устройство с BANGPy интеграция
- Тестване на точност и пропускателна способност
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на структурите на моделите за машинно самообучение
- Опит с Python и/или C++
- Запознатост с концепциите за внедряване и ускорение на модели
Аудитория
- Разработчици на вграден AI
- Инженери по машинно самообучение, внедряващи на крайни устройства или в центрове за данни
- Разработчици, работещи с китайска AI инфраструктура
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Разработка за Cambricon MLU с BANGPy и Neuware - Резервация
Курс за обучение по Разработка за Cambricon MLU с BANGPy и Neuware - Запитване
Разработка за Cambricon MLU с BANGPy и Neuware - Консултантско запитване
Отзиви от участници (1)
Че можем да покрием предмети и да работим с реални примери
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Курс - Advanced Edge AI Techniques
Машинен превод
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
5G и Edge AI: Активиране на приложения с ултра-ниска латентност
21 ЧасаТова обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към телеком професионалисти на средно ниво, AI инженери и IoT специалисти, които искат да разберат как 5G мрежите ускоряват Edge AI приложенията.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират основите на 5G технологията и нейното въздействие върху Edge AI.
- Внедряват AI модели, оптимизирани за приложения с ниска латентност в 5G среди.
- Реализират системи за взимане на решения в реално време с помощта на Edge AI и 5G свързаност.
- Оптимизират AI натоварванията за ефективна производителност на крайни устройства.
6G и интелигентният край
21 Часа6G и интелигентният край е ориентиран към бъдещето курс, който разглежда интегрирането на безжичните технологии 6G с крайните изчисления, IoT екосистемите и обработката на данни, управлявана от изкуствен интелект, в подкрепа на интелигентни инфраструктури с ниска латентност и адаптивни възможности.
Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за ИТ архитекти на средно ниво, които желаят да разберат и проектират разпределени архитектури от следващо поколение, използвайки синергията между 6G свързаността и интелигентните крайни системи.
След завършване на този курс участниците ще могат:
- Да разбират как 6G ще трансформира крайните изчисления и IoT архитектурите.
- Да проектират разпределени системи за ултраниска латентност, висока честотна лента и автономни операции.
- Да интегрират изкуствен интелект и анализ на данни в крайната точка за интелигентно вземане на решения.
- Да планират мащабируеми, сигурни и устойчиви крайни инфраструктури, готови за 6G.
- Да оценяват бизнес и оперативни модели, които се отключват от конвергенцията между 6G и крайните изчисления.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Казуси и приложни упражнения за проектиране на архитектура.
- Практическа симулация с опционални инструменти за крайни или контейнерни среди.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас.
Напреднали техники за Edge AI
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI специалисти, изследователи и разработчици на напреднало ниво, които желаят да овладеят последните постижения в Edge AI, да оптимизират своите AI модели за внедряване на гранични устройства и да изследват специализирани приложения в различни индустрии.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Изследват напреднали техники за разработка и оптимизация на Edge AI модели.
- Прилагат авангардни стратегии за внедряване на AI модели на гранични устройства.
- Използват специализирани инструменти и рамки за напреднали Edge AI приложения.
- Оптимизират производителността и ефективността на Edge AI решенията.
- Изследват иновативни случаи на употреба и нововъзникващи тенденции в Edge AI.
- Адресират напреднали етични съображения и съображения за сигурност при внедряването на Edge AI.
Изграждане на AI решения на периферията
14 ЧасаТова обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за разработчици, специалисти по данни и технологични ентусиасти на средно ниво, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели върху периферни устройства за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират принципите на периферния AI и неговите предимства.
- Настройват и конфигурират среда за периферни изчисления.
- Разработват, обучават и оптимизират AI модели за внедряване на периферията.
- Имплементират практически AI решения върху периферни устройства.
- Оценяват и подобряват производителността на модели, внедрени на периферията.
- Адресират етични съображения и такива за сигурност при приложения с периферен AI.
Изграждане на сигурни и устойчиви Edge AI системи
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за специалисти по киберсигурност от напреднало ниво, AI инженери и IoT разработчици, които желаят да приложат стабилни мерки за сигурност и стратегии за устойчивост за Edge AI системи.
След завършване на обучението участниците ще могат:
- Да разбират рисковете за сигурността и уязвимостите при внедряване на Edge AI.
- Да прилагат техники за криптиране и удостоверяване за защита на данните.
- Да проектират устойчиви Edge AI архитектури, способни да устоят на кибер заплахи.
- Да прилагат стратегии за сигурно внедряване на AI модели в периферни среди.
CANN за внедряване на Edge AI
14 ЧасаИнструментариумът 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.
Мигриране на CUDA приложения към китайски GPU архитектури
21 ЧасаКитайските 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.
Edge AI в селското стопанство: Интелигентно земеделие и прецизен мониторинг
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в агритехнологиите, IoT специалисти и инженери по изкуствен интелект от начинаещо до средно ниво, които искат да разработват и внедряват Edge AI решения за интелигентно земеделие.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират ролята на Edge AI в прецизното земеделие.
- Внедряват системи за мониторинг на култури и добитък, задвижвани от изкуствен интелект.
- Разработват решения за автоматизирано напояване и наблюдение на околната среда.
- Оптимизират селскостопанската ефективност чрез използване на Edge AI анализи в реално време.
Edge AI в автономни системи
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за инженери по роботика, разработчици на автономни превозни средства и изследователи в областта на изкуствения интелект на средно ниво, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в автономните системи.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират ролята и предимствата на Edge AI в автономните системи.
- Разработват и внедряват AI модели за обработка в реално време на крайни устройства.
- Прилагат Edge AI решения в автономни превозни средства, дронове и роботика.
- Проектират и оптимизират системи за управление, използвайки Edge AI.
- Адресират етични и регулаторни съображения при автономни AI приложения.
Edge AI: От концепция до внедряване
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и IT специалисти на средно ниво, които желаят да придобият задълбочено разбиране за Edge AI – от концепцията до практическото внедряване, включително настройка и пускане в експлоатация.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират основните концепции на Edge AI.
- Настройват и конфигурират Edge AI среди.
- Разработват, обучават и оптимизират Edge AI модели.
- Внедряват и управляват Edge AI приложения.
- Интегрират Edge AI със съществуващи системи и работни процеси.
- Разглеждат етични съображения и добри практики при внедряване на Edge AI.
Edge AI за компютърно зрение: Обработка на изображения в реално време
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по компютърно зрение на средно до напреднало ниво, AI разработчици и IoT професионалисти, които желаят да внедрят и оптимизират модели за компютърно зрение за обработка в реално време на крайни устройства.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основите на Edge AI и неговите приложения в компютърното зрение.
- Внедряват оптимизирани модели за дълбоко обучение на крайни устройства за анализ на изображения и видео в реално време.
- Използват рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за внедряване на модели.
- Оптимизират AI модели за производителност, енергийна ефективност и изводи с ниска латентност.
Edge AI за финансови услуги
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за финансови специалисти на средно ниво, разработчици на финтех и специалисти по изкуствен интелект, които желаят да внедрят Edge AI решения във финансовите услуги.
Към края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират ролята на Edge AI във финансовите услуги.
- Внедряват системи за откриване на измами, използвайки Edge AI.
- Подобряват обслужването на клиенти чрез решения, управлявани от ИИ.
- Прилагат Edge AI за управление на риска и вземане на решения.
- Разгръщат и управляват Edge AI решения във финансови среди.
Edge AI за здравеопазване
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и AI разработчици, които искат да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират ролята и ползите от Edge AI в здравеопазването.
- Разработват и внедряват AI модели на крайни устройства за здравни приложения.
- Прилагат Edge AI решения в носими устройства и диагностични инструменти.
- Проектират и внедряват системи за мониторинг на пациенти, използващи Edge AI.
- Адресират етични и регулаторни съображения при здравни AI приложения.
Edge AI в индустриалната автоматизация
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери в промишлеността, професионалисти в производството и AI разработчици на средно ниво, които желаят да внедрят Edge AI решения в индустриалната автоматизация.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират ролята на Edge AI в индустриалната автоматизация.
- Внедряват решения за предсказуема поддръжка, използвайки Edge AI.
- Прилагат AI техники за контрол на качеството в производствените процеси.
- Оптимизират индустриални процеси, използвайки Edge AI.
- Внедряват и управляват Edge AI решения в индустриални среди.
Оптимизиране на производителността на Ascend, Biren и Cambricon
21 ЧасаAscend, 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.