CANN for Edge AI Deployment Training Course Teradata: From Fundamentals to Advanced Data Analytics
Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
- Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
- Optimize model performance for limited compute and memory environments.
- Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
- Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Introduction to Edge AI and Ascend 310
- Overview of Edge AI: trends, constraints, and applications
- Huawei Ascend 310 chip architecture and supported toolchain
- Positioning CANN within the edge AI deployment stack
Model Preparation and Conversion
- Exporting trained models from TensorFlow, PyTorch, and MindSpore
- Using ATC to convert models to OM format for Ascend devices
- Handling unsupported ops and lightweight conversion strategies
Developing Inference Pipelines with AscendCL
- Using the AscendCL API to run OM models on Ascend 310
- Input/output preprocessing, memory handling, and device control
- Deploying within embedded containers or lightweight runtime environments
Optimization for Edge Constraints
- Reducing model size, precision tuning (FP16, INT8)
- Using the CANN profiler to identify bottlenecks
- Managing memory layout and data streaming for performance
Deploying with MindSpore Lite
- Using MindSpore Lite runtime for mobile and embedded targets
- Comparing MindSpore Lite with raw AscendCL pipeline
- Packaging inference models for device-specific deployment
Edge Deployment Scenarios and Case Studies
- Case study: smart camera with object detection model on Ascend 310
- Case study: real-time classification in an IoT sensor hub
- Monitoring and updating deployed models at the edge
Summary and Next Steps
Изисквания
- Experience with AI model development or deployment workflows
- Basic knowledge of embedded systems, Linux, and Python
- Familiarity with deep learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch
Audience
- IoT solution developers
- Embedded AI engineers
- Edge system integrators and AI deployment specialists
14 Часа
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
CANN for Edge AI Deployment Training Course Teradata: From Fundamentals to Advanced Data Analytics - Booking
CANN for Edge AI Deployment Training Course Teradata: From Fundamentals to Advanced Data Analytics - Enquiry
CANN for Edge AI Deployment - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced Edge AI Techniques
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI практици, изследователи и разработчици на напреднало ниво, които желаят да овладеят най-новите постижения в Edge AI, да оптимизират своите AI модели за крайно внедряване и да изследват специализирани приложения в различни индустрии.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разгледайте усъвършенствани техники в разработването и оптимизирането на модели на Edge AI.
- Приложете авангардни стратегии за внедряване на AI модели на крайни устройства.
- Използвайте специализирани инструменти и рамки за усъвършенствани Edge AI приложения.
- Оптимизирайте производителността и ефективността на решенията Edge AI.
- Разгледайте иновативни случаи на употреба и нововъзникващи тенденции в Edge AI.
- Обърнете внимание на разширени етични съображения и съображения за сигурност при внедряването на Edge AI.
Read more...
Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN
21 Часа
Huawei Ascend е семейство AI процесори, проектирани за високопроизводително извличане и обучение.Това инструкторско, живо обучение (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво AI инженери и данни учени, които искат да развиват и оптимизират модели на нейронни мрежи, използвайки платформата Ascend на Huawei и инструменталния комплект CANN.До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настроят и конфигурират средата за разработка на CANN.
- Разработват AI приложения, използвайки MindSpore и CloudMatrix работни процеси.
- Оптимизират производителността на Ascend NPU, използвайки персонализирани оператори и тилинг.
- Разпределят модели в периферни или облачни среди.
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практическо използване на Huawei Ascend и инструменталния комплект CANN в примерни приложения.
- Упътвания за упражнения, фокусирани върху изграждането, обучението и разпределението на модели.
- За да поставите запрос за персонализирано обучение за този курс, базиран на вашата инфраструктура или данни, моля свържете се с нас за уредение.
Read more...
Deploying AI Models with CANN and Ascend AI Processors
14 ЧасаCANN (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.
Read more...
Building AI Solutions on the Edge
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, учени по данни и технически ентусиасти, които желаят да придобият практически умения за внедряване на AI модели на крайни устройства за различни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на Edge AI и неговите предимства.
- Настройте и конфигурирайте периферната изчислителна среда.
- Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте AI модели за крайно внедряване.
- Внедрете практични AI решения на крайни устройства.
- Оценете и подобрете производителността на моделите, разгърнати на ръба.
- Обърнете внимание на етични съображения и съображения за сигурност в приложенията на Edge AI.
Read more...
Introduction to CANN for AI Framework Developers
7 ЧасаCANN (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.
Read more...
Understanding Huawei’s AI Compute Stack: From CANN to MindSpore
14 ЧасаHuawei’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.
Read more...
Optimizing Neural Network Performance with CANN SDK
14 ЧасаCANN 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.
Read more...
CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelines
14 ЧасаThe 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.
Read more...
Building Custom AI Operators with CANN TIK and TVM
14 ЧасаCANN 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.
Read more...
Edge AI in Autonomous Systems
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по роботика на средно ниво, разработчици на автономни превозни средства и изследователи на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения за автономна система.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята и предимствата на Edge AI в автономните системи.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели за обработка в реално време на крайни устройства.
- Внедряване на Edge AI решения в автономни превозни средства, дронове и роботика.
- Проектирайте и оптимизирайте системи за управление с помощта на Edge AI.
- Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в автономните AI приложения.
Read more...
Edge AI: From Concept to Implementation
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и ИТ специалисти, които желаят да придобият цялостно разбиране за Edge AI от концепцията до практическото внедряване, включително настройка и внедряване.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основните концепции на Edge AI.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди.
- Разработвайте, обучавайте и оптимизирайте Edge AI модели.
- Внедрете и управлявайте Edge AI приложения.
- Интегрирайте Edge AI със съществуващи системи и работни процеси.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики при внедряването на Edge AI.
Read more...
Edge AI for Healthcare
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на AI, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята и предимствата на Edge AI в здравеопазването.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за приложения в здравеопазването.
- Внедряване на Edge AI решения в носими устройства и инструменти за диагностика.
- Проектирайте и внедрявайте системи за наблюдение на пациенти с помощта на Edge AI.
- Обърнете внимание на етични и регулаторни съображения в приложенията на AI в здравеопазването.
Read more...
Edge AI for IoT Applications
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти в индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка на данни и възможности за анализ.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Edge AI и приложението му в IoT.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди за IoT устройства.
- Разработвайте и внедрявайте AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
- Внедрете обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
- Интегрирайте Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
- Обърнете внимание на етичните съображения и най-добрите практики в Edge AI за IoT.
Read more...
Introduction to Edge AI
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи разработчици и ИТ специалисти, които желаят да разберат основите на Edge AI и неговите уводни приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основните концепции и архитектура на Edge AI.
- Настройте и конфигурирайте Edge AI среди.
- Разработвайте и внедрявайте прости приложения Edge AI.
- Идентифицирайте и разберете случаите на употреба и предимствата на Edge AI.
Read more...
Security and Privacy in Edge AI
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност на средно ниво, системни администратори и изследователи по етика на ИИ, които желаят да осигурят и внедрят етично решения на Edge AI.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете предизвикателствата пред сигурността и поверителността в Edge AI.
- Приложете най-добрите практики за защита на периферни устройства и данни.
- Разработете стратегии за смекчаване на рисковете за сигурността при внедрявания на Edge AI.
- Обърнете внимание на етичните съображения и осигурете съответствие с разпоредбите.
- Извършвайте оценки на сигурността и одити за Edge AI приложения.
Read more...
