Курс за обучение по CANN за разверване на Edge AI
Инструментите на Huawei's Ascend CANN позволяват мощна AI инференция на уредове с периферно обработване като Ascend 310. CANN предоставя основни инструменти за компилиране, оптимизиране и развертане на модели, където изискванията към изчислителните мощности и паметта са ограничени.
Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за AI разработчици и интегратори на среден ниво, които желаят да развернат и оптимизират модели на уредове с периферно обработване от Ascend, използвайки инструментите на CANN.
До края на този курс участниците ще бъдат способни да:
- Подготвят и превърнат AI модели за Ascend 310, използвайки инструментите на CANN.
- Създават леки инференционни пайплайни с MindSpore Lite и AscendCL.
- Оптимизират производителността на моделите за ограничени изчислителни и паметни среди.
- Развертят и мониторират AI приложения в реални сценарии с периферно обработване.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и демонстрации.
- Практически лабораторни упражнения с модели и сценарии специфични за периферните устройства.
- Примери за живо развертане на виртуални или физически периферни уредове.
Опции за персонификация на курса
- За поръчка на персонифициран курс за този обучаващ курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
План на курса
Въведение в Edge AI и Ascend 310
- Общ преглед на Edge AI: тенденции, ограничения и приложения
- Архитектура на чипа Huawei Ascend 310 и поддържаната инструментална верига
- Позициониране на CANN в стека за развертане на edge AI
Разработване на модели и конвертиране
- Износ на обучени модели от TensorFlow, PyTorch и MindSpore
- Използване на ATC за конвертиране на модели в формат OM за устройства Ascend
- Обработка на неподдържани операции и стратегии за лек конверт
Разработване на инференс пиплайни с AscendCL
- Използване на API на AscendCL за изпълнение на модели OM на Ascend 310
- Предварителна обработка на вход/изход, управление на паметта и контрол на устройството
- Развертане в ембедирани контейнери или леки среди за изпълнение
Оптимизация за ограничения на едж
- Намаляване на големината на модела, точностна настройка (FP16, INT8)
- Използване на CANN профилиране за идентифициране на бутилики
- Управление на разпределението на паметта и поток на данни за производителност
Развертане с MindSpore Lite
- Използване на среда за изпълнение на MindSpore Lite за мобилни и ембедирани цели
- Сравнение на MindSpore Lite с суров пиплайн на AscendCL
- Пакетиране на инференс модели за развертане, специфично за устройството
Сценарии и случайни изследвания за развертане в едж
- Случайно изследване: интелигентна камера с модел за обнаруване на обекти на Ascend 310
- Случайно изследване: реално време класифициране в IoT сензорна станция
- Мониторинг и актуализация на развърнатите модели в едж
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Опит в разработката или развертането на AI модели
- Основни познания в вграждени системи, Linux и Python
- Знание с дълбокоучещи рамки като TensorFlow или PyTorch
Целева аудитория
- Разработчици на IoT решения
- Инженери на вградена AI
- Интегратори на крайни системи и специалисти по развертане на AI
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по CANN за разверване на Edge AI - Booking
Курс за обучение по CANN за разверване на Edge AI - Enquiry
CANN за разверване на Edge AI - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Упълномощени Edge AI Техники
14 часаТова е обучение с инструктор, което се провежда в онлайн или офлайн формат и е насочено към напреднали практици, изследователи и разработчици на изкуствен интелигент, които искат да овладеят последните разработки в областта на Edge AI, да оптимизират своите модели на изкуствен интелигент за разгръщане на периферни устройства и да разгледат специализирани приложения в различни индустрии.
До края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:
- Разглеждат напреднали техники в разработката и оптимизацията на модели на Edge AI.
- Прилагат най-новите стратегии за разгръщане на модели на изкуствен интелигент на периферни устройства.
- Използват специализирани инструменти и рамки за напреднали приложения на Edge AI.
- Оптимизират производителността и ефективността на решенията на Edge AI.
- Разглеждат иновативни случаи на употреба и възходящи тенденции в Edge AI.
- Отговарят на напреднали етични и сигурностни разпоредби при разгръщането на Edge AI.
Разработване на AI приложения с Huawei Ascend и CANN
21 часаHuawei Ascend е серия от AI процесори, проектирани за високо производително извличане на заключения и обучение.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за AI инженери и данни учени с интермедиерен ниво, които желаят да разработват и оптимизират модели на невронални мрежи, използвайки платформата Ascend на Huawei и CANN инструменталния комплект.
Към края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват и конфигурират средата за разработка на CANN.
- Разработват AI приложения, използвайки MindSpore и CloudMatrix процеси.
- Оптимизират производителността на Ascend NPU, използвайки персонализирани оператори и подреждане.
- Разпросъстват модели в периферни или облачни среди.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Практическо използване на Huawei Ascend и CANN инструменталния комплект в примерни приложения.
- Насочени упражнения, фокусирани върху изграждане, обучение и разпросъстване на модели.
Опции за персонализиране на курса
- За заповяване на персонализирано обучение за този курс, съобразено с вашата инфраструктура или данни, моля свържете се с нас, за да уредим.
Развертане на AI модели с CANN и процесори за AI на Ascend
14 часаCANN (Compute Architecture for Neural Networks) е стъкла за изкуствен интелигент на Huawei за развертяване и оптимизация на модели на изкуствен интелигент върху процесори за изкуствен интелигент Ascend.
Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици и инженери на изкуствен интелигент с среден ниво, които искат да развернат обучавани модели на изкуствен интелигент ефективно към аппаратното оборудване Huawei Ascend, използвайки CANN инструменти и инструменти като MindSpore, TensorFlow или PyTorch.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Разберат архитектурата на CANN и нейната роля в процеса на развертяване на изкуствен интелигент.
- Преобразуват и адаптират модели от популярни рамки към формати, съвместими с Ascend.
- Използват инструменти като ATC, OM конверсия на модели и MindSpore за извод на крайна точка на границата и в облака.
- Диагностицират проблеми при развертяване и оптимизират производителността на аппаратното оборудване на Ascend.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и демонстрация.
- Практически упражнения с използване на CANN инструменти и симулатори или устройства на Ascend.
- Практични сценарии за развертяване, базирани на реални модели на изкуствен интелигент.
Опции за персонализация на курса
- За заявка за персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
Създаване на решения с изкуствен интелигент в крайните устройства
14 часаТози курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за разработчици на средно ниво, научни работници по данни и техноложки ентусиасти, които искат да придобият практични умения за развертане на AI модели на устройства за обработка на периферния сигнал за различните приложения.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Разберат принципите на Edge AI и неговите предимства.
- Настройват и конфигурират средата за обработка на периферния сигнал.
- Развиват, обучават и оптимизират AI модели за развертане на периферните устройства.
- Имплементират практични решения на AI на периферните устройства.
- Оценяват и подобряват производителността на модели, развернати на периферните устройства.
- Адресират етични и сигурностни разглеждания в приложенията на Edge AI.
Въведение в CANN за Разработчици на AI Фреймуърки
7 часаCANN (Compute Architecture for Neural Networks) е инструмент за изкуствен интелигентен компютърен кит на Huawei, използван за компилиране, оптимизация и развертяване на модели за изкуствен интелигентен интелигентен процес на процесори за изкуствен интелигентен интелигентен процес Ascend.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към начинаещи разработчици на изкуствен интелигентен интелигентен процес, които искат да разберат как CANN се интегрира в живота на модела от обучение до развертяване, и как работи с рамки като MindSpore, TensorFlow и PyTorch.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат целят и архитектурата на инструмента CANN.
- Настроят разработвателска среда с CANN и MindSpore.
- Преобразуват и развертяват прост модел за изкуствен интелигентен интелигентен процес на Ascend хардуер.
- Придобият основни знания за бъдещи проекти за оптимизация или интеграция на CANN.
Формат на курса
- Интерактивно лекция и дискусия.
- Практическа работа с развертяване на прости модели.
- Постъпково ръководство за инструмента CANN и точките за интеграция.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уредяване.
Разбиране на стъка за изкуствен интелект на Huawei: от CANN до MindSpore
14 часаСтъка за изкуствен интелект (ИИ) на Huawei — от ниско ниво CANN SDK до високо ниво MindSpore рамка — предлага интегрирана среда за разработка и развертане на ИИ, оптимизирана за хардвера Ascend.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е направено за технически професионалисти с начален до среден ниво, които искат да разберат, как компонентите CANN и MindSpore работят заедно за подкрепа на управлението на цикъл на живот на ИИ и решения за инфраструктура.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат слоевата архитектура на стъка за изчислителни ресурси на ИИ на Huawei.
- Определят как CANN подкрепя оптимизирането на модели и развертането на ниво хардвер.
- Оценят рамката и инструменталния комплект на MindSpore в сравнение с алтернативи в индустрията.
- Определят стъка за ИИ на Huawei в корпоративни или облачни/местни среди.
Формат на Курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Живи демонстрации на системи и примерни разглеждания.
- Опционални ръководени лаборатории за поток на модели от MindSpore до CANN.
Опции за Персонализиране на Курса
- За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
Оптимизация на производителността на нейронни мрежи с CANN SDK
14 часаCANN SDK (Компютърна архитектура за Neural Networks) е основата на Huawei за изкуствен интелигентен компютърен компютър, която позволява на разработчиците да подобряват и оптимизират производителността на разпръснатите нейронни мрежи на процесорите за изкуствен интелигент Ascend.
Това ръководено от инструктор обучение (онлайн или на място) е предназначено за развити разработчици на изкуствен интелигент и системни инженери, които искат да оптимизират производителността на извод, използвайки напреднатия инструментарий на CANN, включително Graph Engine, TIK и разработване на собствен оператор.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат архитектурата за изпълнение и цикъла на производителност на CANN.
- Използват инструменти за профилиране и Graph Engine за анализ и оптимизация на производителността.
- Създават и оптимизират собствени оператори, използвайки TIK и TVM.
- Решават проблеми със запълване на паметта и подобряват пробива на модела.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Ръчни лаборатории с реално време профилиране и настройка на оператори.
- Упражнения за оптимизация, използвайки примери за разпръснаване на крайни случаи.
Опции за персонализация на курса
- За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
SDK за Computer Vision и NLP канали
14 часаCANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) предоставя мощни инструменти за развой и оптимизация на инструментите за реално време за AI приложения в областта на компютърното зрение и обработка на естествени езици, особено на Huawei Ascend хардуер.
Това курсово обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за практикуващи AI специалисти на средно ниво, които искат да създават, развят и оптимизират модели за компютърно зрение и обработка на естествени езици с использоване на CANN SDK за производствени сценарии.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Развят и оптимизират модели за компютърно зрение и обработка на естествени езици с CANN и AscendCL.
- Използват инструментите на CANN за превръщане на модели и интегриране в активни пиплайни.
- Оптимизират производителността на инференс за задачи като детекция, класификация и анализ на настроения.
- Създават реално време за компютърно зрение/обработка на естествени езици за развой на сценарии за работа на края или в облака.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и демонстрация.
- Практически лабораториум с развой на модели и профилиране на производителността.
- Дизайн на активни пиплайни с истински сценарии за компютърно зрение и обработка на естествени езици.
Опции за персонализация на курса
- За по-специално обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.
Създаване на персонализирани AI оператори с CANN TIK и TVM
14 часаCANN TIK (Tensor Instruction Kernel) и Apache TVM позволят на напреднала оптимизация и персонализиране на оператори за AI модели за Huawei Ascend хардуер.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за напреднали системни разработчици, които искат да създават, разпространяват и настройват персонализирани оператори за AI модели, използвайки моделът за програмиране TIK на CANN и интеграцията с компилатора TVM.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Пишат и тестват персонализирани AI оператори с TIK DSL за Ascend процесори.
- Интегрират персонализирани операции в CANN runtime и график на изпълнение.
- Използват TVM за планиране на оператори, автоматично настройване и тестиране на производителност.
- Отстраняват грешки и оптимизират изпълнението на ниво инструкция за персонализирани изчисления.
Формат на Курса
- Интерактивна лекция и демонстрация.
- Практически програмиране на оператори с TIK и TVM пайплайнове.
- Тестване и настройване на Ascend хардуер или симулатори.
Опции за персонализация на курса
- За настаняване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
Edge AI в автономни системи
14 часаТози курс с инструктор, който се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначен за роботични инженери със средно ниво на знания, разработчици на автономни превозни средства и изследователи в областта на изкуственото интелигентност, които искат да използват Edge AI за иновативни решения за автономни системи.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат ролята и предимствата на Edge AI в автономни системи.
- Разработват и разпознаят AI модели за реално време обработка на уредни устройства.
- Имплементират Edge AI решения в автономни превозни средства, дрони и роботика.
- Дизайнат и оптимизират системи за управление с използване на Edge AI.
- Отговарят на етични и регулаторни разсъждения в автономни приложения на AI.
Edge AI: От концепция до имплементация
14 часаТози курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици с средно ниво и ИТ професионалисти, които искат да придобият обширно разбиране за Edge AI – от концепцията до практичната реализация, включително настройка и развертане.
По края на този курс участниците ще могат да:
- Разберат основните концепции на Edge AI.
- Настроят и конфигурират средите за Edge AI.
- Разработват, обучават и оптимизират модели за Edge AI.
- Развертат и управляват приложения за Edge AI.
- Интегрират Edge AI с съществуващи системи и работни процеси.
- Разглеждат етични разсъждения и добри практики при реализацията на Edge AI.
Edge AI за здравеопазване
14 часаТовата урочна, жива обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за медицински професионалисти с средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на AI, които искат да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.
След завършване на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат ролята и предимствата на Edge AI в здравеопазването.
- Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за приложения в здравеопазването.
- Въвеждат решения за Edge AI в носими устройства и диагностични инструменти.
- Проектират и разпространяват системи за мониторинг на пациенти с използване на Edge AI.
- Обръщат внимание на етични и регулаторни аспекти в приложенията на AI в здравеопазването.
Edge AI за IoT приложения
14 часаТози курс с инструктор, проведен онлайн или на място, е предназначен за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка и анализ на данни.
Към края на този курс участващите ще могат да:
- Разберат основите на Edge AI и нейното приложение в IoT.
- Настроят и конфигурират среди за Edge AI на IoT устройства.
- Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за IoT приложения.
- Реализират обработка и вземане на решения в реално време в IoT системи.
- Интегрират Edge AI с различните IoT протоколи и платформи.
- Разгледат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.
Въведение в Edge AI
14 часаТова обучение с инструктор, което се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи разработчици и ИТ професионалисти, които искат да разберат основите на Edge AI и нейните начални приложения.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат основните концепции и архитектура на Edge AI.
- Настроят и конфигурират средите за Edge AI.
- Разработват и разпространяват прости приложения на Edge AI.
- Идентифицират и разберат примерите за приложение и ползите на Edge AI.
Security and Privacy in Edge AI
14 часаТова обучение, водено от инструктор, в живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по киберсигурност на средно ниво, системати администратори и изследователи на етика в изкуствен интелигент, които искат да осигурят и етично разпространяват решения за Edge AI.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберете предизвикателствата за сигурност и почивка в Edge AI.
- Прилагат най-добрите практики за осигуряване на устройствата на периферията и данните.
- Разработвате стратегии за намаляване на рисковете за сигурност при разпространението на решения за Edge AI.
- Обръщайте внимание на етичните разсъждения и осигурявайте съответствие с регулациите.
- Извършвате оценки за сигурност и аудит на приложения за Edge AI.