Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN Training Course

CloudMatrix is Huawei’s unified AI development and deployment platform designed to support scalable, production-grade inference pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level AI professionals who wish to deploy and monitor AI models using the CloudMatrix platform with CANN and MindSpore integration.

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

• Use CloudMatrix for model packaging, deployment, and serving.
• Convert and optimize models for Ascend chipsets.
• Set up pipelines for real-time and batch inference tasks.
• Monitor deployments and tune performance in production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of CloudMatrix with real deployment scenarios.
• Guided exercises focused on conversion, optimization, and scaling.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your AI infrastructure or cloud environment, please contact us to arrange.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να αποκτήσουν μια θεμελιώδη κατανόηση των αρχών και των πρακτικών μηχανικής τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και τεχνολογίες πίσω από την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόστε βασικά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow και PyTorch.
• Εφαρμόστε τεχνικές AI για την επίλυση πρακτικών προβλημάτων στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Διαχειριστείτε και διατηρήστε έργα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας βέλτιστες πρακτικές στη μηχανική τεχνητής νοημοσύνης.
• Αναγνωρίστε τις ηθικές συνέπειες και τις ευθύνες που σχετίζονται με την ανάπτυξη συστημάτων AI.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

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

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου και
προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να δημιουργήσουν έξυπνες εφαρμογές χρησιμοποιώντας AI και ML.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις προηγμένες έννοιες και τεχνολογίες πίσω από το AI και το ML.
• Αναλύστε και οπτικοποιήστε δεδομένα για να ενημερώσετε την ανάπτυξη μοντέλων AI/ML.
• Κατασκευάστε, εκπαιδεύστε και αναπτύξτε αποτελεσματικά μοντέλα AI/ML.
• Δημιουργήστε έξυπνες εφαρμογές που μπορούν να λύσουν προβλήματα του πραγματικού κόσμου.
• Αξιολογήστε τις ηθικές επιπτώσεις των εφαρμογών AI σε διάφορους κλάδους.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

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

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται από εκπαιδευτικούς, στόχο της έχει να είναι όλοι όσοι θέλουν να εξασφαλίσουν ότι η εταιρεία τους είναι συμβατή, μειώνει τα κινδύνους και δημιουργεί ένα προσωπικό που να χρησιμοποιεί ασφαλώς και εθικά την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τι είναι τα δυνατά τους εφαρμογές.
• Αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τις περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα ΤΝ.
• Σέβονται τις απαιτήσεις νόμου και εθικών προδιαγραφών που είναι σχετικές.

· Φιλόξενη δέσμευση και εισαγωγή

· Βασικά της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ)

• Ορίζουμε και λειτουργούμε τη ΤΝ
• Machine Learning vs. Neural Networks vs. άλλα τεχνολογίες ΤΝ
• Πρακτικά πεδία εφαρμογής

· Νομικό πλαίσιο

• EU AI Act και εθνική υλοποίηση
• Γενικός Data Protection Κανονισμός (GDPR) σε περιβάλλοντα ΤΝ
• Θέματα ευθύνης με τα συστήματα ΤΝ

· Ενορχήσεις και κοινωνικά πρότυπα

• Προκατάληψη και διάκριση στη ΤΝ
• Διαφάνεια και ακολουθησιμότητα
• Εταιρική ευθύνη στη χρήση ΤΝ

· Τεχνική δεξιότητα

• Εισαγωγή στη ανάλυση δεδομένων και τη μηχανική μάθηση
• Βασική κατανόηση των λογισμικών συναρτήσεων και της επεξεργασίας δεδομένων
• Πρακτική χρήση εργαλείων και πλατφόρμων ΤΝ

· Risk Management

• Αναγνώριση και αξιολόγηση των κινδύνων
• Μέτρα για τη μείωση σφαλμάτων και ασυνήθιστης χρήσης
• Εποχιακή επόψη και έλεγχος των συστημάτων ΤΝ

Σύννοηση και Προσαρμογή του EU AI Act

Από 2 Φεβρουαρίου 2025, ο Κανονισμός της ΕΕ για τη ΤΝ, γνωστός ως EU AI Act, είναι επίσης σε δύναμη. Αλλά αυτό σημαίνει ότι η εκπαίδευση για τη ΤΝ είναι τώρα υποχρεωτική; Πολύ. Ο EU AI Act απαιτεί συγκεκριμένα από τις εταιρείες να προετοιμάσουν κατάλληλα τους υπαλλήλους τους για τη διαχείριση Artificial Intelligence (AI) μέσω από συγκεκριμένη και αποτελεσματική εκπαίδευση ΤΝ. Ο τελικός στόχος είναι να εξασφαλίσουμε ότι τα συστήματα ΤΝ χρησιμοποιούνται ασφαλώς και εθικά μέσα στις εταιρείες.

Τι σημαίνει αυτό για την οργάνωσή σας;

• Πώς πρέπει να εφαρμόσετε σωστά τη υποχρεωτική εκπαίδευση ΤΝ;
• Ποιοι είναι οι γενικοί περιεχόμενοι που θα πρέπει να καλύπτει η εκπαίδευσή σας;

Με την αξιοσημείωτη εξέλιξη των τεχνολογιών ΤΝ, οι σχετικοί κινδύνοι έχουν αυξηθεί σημαντικά. Ασφαλέστερα εκπαιδευμένο προσωπικό, ηθικά τραπέζια και ανεύθυνη χρήση δεδομένων μπορούν να οδηγήσουν σε σοβαρές επιπτώσεις για τόσο τις εταιρείες όσο και την κοινωνία. Μέσω του EU AI Act, η ΕΕ δεν απλά προωθεί την ασφαλή και ευθύνη χρήση της ΤΝ, αλλά επιδιώκει επίσης να βελτιώσει τη συνολική ανταγωνιστικότητα της Ευρώπης σε αυτό το κρίσιμο πεδίο.

Περιλήψη της υποχρεωτικής εκπαίδευσης ΤΝ

Ο EU AI Act διάκρινε μεταξύ διαφόρων κατηγοριών κινδύνου των συστημάτων ΤΝ. Σύμφωνα με το αν εκμεταλλεύεται η οργάνωσή σας υψηλού κινδύνου ΤΝ (όπως στη γιατρική ή την πίστωση) ή χαμηλότερου κινδύνου συστήματα, οι ειδικές υποχρεώσεις εκπαίδευσης μπορεί να διαφέρουν.

Οργανώσεις που θα πρέπει να συμμορφωθούν:

• Εταιρείες που ανάπτυσσουν, λειτουργούν ή χρησιμοποιούν συστήματα και εργαλεία ΤΝ.
• Προμηθευτές και λειτουργοί υψηλού κινδύνου συστημάτων ΤΝ.
• Οργανώσεις που επεξεργάζονται προσωπικά δεδομένα χρησιμοποιώντας ΤΝ.

Στόχοι της εκπαίδευσης

Μέσω της υποχρεωτικής εκπαίδευσης ΤΝ, οι υπάλληλοι θα προετοιμαστούν να:

• Καταλάβουν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τι είναι τα δυνατά τους εφαρμογές.
• Αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τις περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα ΤΝ.
• Σέβονται τις απαιτήσεις νόμου και εθικών προδιαγραφών που είναι σχετικές.

Αυτή η εξωτική εκπαίδευση εξασφαλίζει ότι η οργάνωσή σας είναι συμβατή, μειώνει τους κινδύνους και δημιουργεί ένα προσωπικό που να χρησιμοποιεί ασφαλώς και εθικά την ΤΝ.

Προτύπωση Κατάστασης Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προτυπωμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσό, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Ακροατής

• Οργανώσεις που ανάπτυσσουν, λειτουργούν ή χρησιμοποιούν συστήματα ΤΝ
• Προμηθευτές και λειτουργοί υψηλού κινδύνου συστημάτων ΤΝ
• Οργανώσεις που επεξεργάζονται προσωπικά δεδομένα για AI-βασικές εφαρμογές

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται από εκπαιδευτικούς, στόχο της έχει να είναι όλοι όσοι θέλουν να εξασφαλίσουν ότι η εταιρεία τους είναι συμβατή, μειώνει τα κινδύνους και δημιουργεί ένα προσωπικό που να χρησιμοποιεί ασφαλώς και εθικά την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τι είναι τα δυνατά τους εφαρμογές.
• Αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τις περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα ΤΝ.
• Σέβονται τις απαιτήσεις νόμου και εθικών προδιαγραφών που είναι σχετικές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να αποκτήσουν μια θεμελιώδη κατανόηση των έξυπνων εφαρμογών και του τρόπου εφαρμογής τους σε διάφορους κλάδους.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την ιστορία, τις αρχές και τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης.
• Προσδιορίστε και εφαρμόστε διαφορετικούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• Διαχειριστείτε και αναλύστε αποτελεσματικά δεδομένα για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Αναγνωρίστε τις πρακτικές εφαρμογές και τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικούς τομείς.
• Συζητήστε τις ηθικές εκτιμήσεις και τις κοινωνικές επιπτώσεις της τεχνολογίας AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να κατακτήσουν τις περιπλοκές των έξυπνων εφαρμογών και να τις αξιοποιήσουν για να λύσουν πολύπλοκα, προβλήματα του πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εφαρμογή και ανάλυση αρχιτεκτονικών βαθιάς μάθησης.
• Εφαρμόστε τη μηχανική μάθηση σε κλίμακα σε ένα κατανεμημένο υπολογιστικό περιβάλλον.
• Σχεδιασμός και εκτέλεση μοντέλων ενισχυτικής μάθησης για τη λήψη αποφάσεων.
• Αναπτύξτε εξελιγμένα συστήματα NLP για την κατανόηση της γλώσσας.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές όρασης υπολογιστή για ανάλυση εικόνας και βίντεο.
• Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα κατά την ανάπτυξη και την ανάπτυξη συστημάτων AI.

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

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

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.