Τεχνητή Νοημοσύνη και Διαφύλαξη με CloudMatrix Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Huawei Ascend είναι μια συσκευή AI προecessors που σχεδιάστηκε για απόψεις υψηλής επέπεδο και εξ ομορφωτικό.

Αυτή η διαμορφωτική, ζωντανή εκπαίδευση (παρουσία ή μέσω του διαδικτύου) προσβάλλει κεντρικά AI μηχανικούς και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να αναπτύξουν και να βελτιώσουν τυπικά μοντέλα μετρητή χρησιμοποιώντας την πίνακα Ascend της Huawei και την CANN ιεροσυλία.

Ατέλεστο αυτή η εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιέρωση και διαμόρφωση του περιβάλλοντος ανάπτυξης CANN.
• Ανάπτυξη AI εφαρμογών χρησιμοποιώντας το MindSpore και τους CloudMatrix διεργασίες.
• Βελτίωση εκπαιδευτικής παραγωγότητας στον Ascend NPU χρησιμοποιώντας δικές του μεθοδολογίες και tiling.
• Κατάθεση μοντέλων σε περιβάλλον edge ή cloud.

Μορφή του Δίδασκαλου

• Διαπιστωτικός διάλογος και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση Huawei Ascend και περίφημα CANN toolkit σε δείγματα εφαρμογών.
• Εξειδίκευσης ασκήσεις με κέντρο την κατασκευή, εξ ομορφωτικό και παράδοση.

Πλάστες Προσαρμογής του Δίδασκαλου

• Για να απαιτήσετε μια προσωποθετική εκπαίδευση για αυτό το δίδασκαλο βασισμένο στην υποδοχή ή δεδομένα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να αρχίσετε.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η πύρα για την υπολογιστική κατάρτιση της Huawei για τη διάθεση και την βελτίωση AI μοντέλων σε επεξεργαστές Ascend AI.

Αυτή η εκμάθηση υπό καθοδήγηση (διαδικτύου ή αποκλειστικά) στοχεύει σε μέσο επίπεδο AI ανάπτυξης και μηχανικού που θέλει να διαθέσει τρέχοντα AI μοντέλα αποτελεσματικά στο υλικό Huawei Ascend χρησιμοποιώντας το πακέτο εργαλείων και εργαλεία CANN, όπως το MindSpore, TensorFlow ή PyTorch.

Από το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν την αρχιτεκτονική CANN και το ρόλο της στη διαδικασία διάθεσης AI.
• Μετατρέψουν και προσαρμογή μοντέλων από φιλόξενους πλαίσιο τεχνητής νοημοσύνης σε μορφές που είναι συμβατές με το Ascend.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία όπως ATC, OM μετατροπή μοντέλων και το MindSpore για πρόληψη στο edge και στο cloud.
• Διαγνώσουν προβλήματα διάθεσης και βελτιώσουν τη λειτουργία σε υλικό Ascend.

Σχέδιο της Μαθήσης

• Δυναμική διάλεξη και παρουσίαση.
• Εργασία με χέρι το πάνω χρησιμοποιώντας εργαλεία CANN και simulators δικτύου Ascend.
• Εφαρμοστικά σενάρια διάθεσης βασισμένα σε AI μοντέλα πραγματικής κατάστασης.

Προτυπώνονται τις Μαθήσεις σύμφωνα με τις ανάγκες

• Για να πρότυπωσετε μια εκμάθηση γι' αυτή τη διάλεξη, η καταλήψτε επικοινωνία μαζί μας.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση σε ύφος (online ή από δωμάτιο) Ελλάδα, προσβάσιμη για νέους επαγγελματίες και μεσαίου επίπεδου εγκαταστήματα ΤΕ (Τεχνητής Δυναμικότητα) και αναπτυξτές λογισμικού, προορίζεται να επιφέρει ένα βασικό σύνεση των αρχών και πρακτικών της εγκατάστασης ΤΕ.

Ανάλογα με τη λήξη αυτής της δίδασης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν αντίληψη των βασικών κατευθυντήριων γραμμών και τεχνολογιών πίσω από τη ΤΕ και τη μηχανική μάθηση.
• Εφαρμόζουν βασικές μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow και PyTorch.
• Εφαρμόζουν τεχνικές ΤΕ για να ελύσουν πρακτικά προβλήματα στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Διαχειρίζονται και διατηρούν ΤΕ προγράμματα χρησιμοποιώντας τις καλές πρακτικές της εγκατάστασης ΤΕ.
• Διαθέσουν αντίληψη για τις αξιοθετήματες πρόσβασις και ευθύνες που σχετίζονται με τη δημιουργία ΤΕ.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού, ζωντανά σε Ελλάδα (online or onsite), απευθύνεται σε AI επαγγελματίες και λογισμικού προγραμματιστές με διάδοχο ή υψηλό επίπεδο γνώσεων, που επιθυμούν να κατασκευάσουν εφαρμογές με εξυπηρέτηση AI και ML.

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

• Να καταλάβουν τα προηγμένα συστήματα και τεχνολογίες πίσω από AI και ML.
• Να αναλύουν και να εικονοτυπώνουν δεδομένα για να προσαρμόσουν την ανάπτυξη μοντέλων AI/ML.
• Να κατασκευάζουν, να εκπαιδεύουν και να υποβιβάζουν αποτελεσματικά μοντέλα AI/ML.
• Να δημιουργούν εφαρμογές που μπορούν να λύνουν πρακτικά προβλήματα.
• Να αξιολογούν τις ηθικές επιπτώσεις των εφαρμογών AI σε διάφορους κλάδους.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η AI πλατφόρμα υπολογισμών της Huawei που χρησιμοποιείται για την εκτύπωση, αποτελεσματικότερη λειτουργία και εγκατάσταση AI πολλαπλών μοντέλων στους Ascend AI διευθυντές.

Αυτή η εκπαίδευση από εξειδικευμένο ιδρυτή (διαδικτύου ή σωστών τόπων) προσβάλλει νέους AI προγραμματιστές που επιθυμούν να καταλάβουν πώς CANN αποτελεί μέρος του ζωντανού σχηματισμού, από τη διδασκαλία ως την εγκατάσταση, και πώς λειτουργεί με πλατφόρμες όπως η MindSpore, TensorFlow και PyTorch.

Ακούντας την εξάμηνη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τον στόχο και τη δομή του πακέτου CANN.
• Αρχιστεί ανάπτυξη περιβάλλον με CANN και MindSpore.
• Μετατρέψετε και εγκατάσταση απλών AI μοντέλων στο Ascend υλικό.
• Αποκτήστε βασικά γνώση για μέλλον CANN τεχνική αξίωση και εγκατάσταση έργων.

Μορφή του Κύκλου

• Διεξοδικός διάλογος και συζήτηση.
• Αναπτυξιακές εργασίες με απλή ηχή διάθεση.
• Τυπικό περιβάλλον του CANN και συνδυασμών σημεία.

Προσαρμογή Κύκλου

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εξατμισμός για αυτό το κύκλο, παρακαλώ συνδεθείτε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Ο πακέτος Huawei's Ascend CANN επιτρέπει την ισχυρή αποδοχή AI σε όρια συσκευών, όπως το Ascend 310. Το CANN παρέχει επιβεβαιωμένα εργαλεία για την κάθετη μετάφραση, βελτίωση και εγκατάσταση μοντέλων όπου η υπολογιστική δύναμη και το μνήμη είναι περιορισμένες.

Αυτός ο εκπαιδευτικός διδάσκων, ζωντανός τρέινινγ (διαδικτύου ή σε χώρο) προσβλέπει σε εξειδίκευτες αναπτυκτές AI και μεταγωγείς που θέλουν να εγκαταστήσουν και βελτιώσουν μοντέλα σε όρια συσκευών Ascend χρησιμοποιώντας το εργαλείο CANN.

Τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προετοιμάσουν και μεταφέρουν μοντέλα AI για το Ascend 310 χρησιμοποιώντας τα εργαλεία CANN.
• Σχεδιάζουν πινακίδες παραδόσεως με MindSpore Lite και AscendCL.
• Βελτιώσουν την επίδοση των μοντέλων σε περιβάλλοντα υπολογιστικής δύναμης και μνήμης.
• Εγκαταστήσουν και ελέγχουν εφαρμογές AI σε πραγματικά χώρο edge αποτελεσματικότητα.

Μορφή του κύκλου μαθημάτων

• Δυναμικός λόγος και παρουσίαση.
• Πρακτική εργασία με πινακίδες συσκευών edge και σενάρια.
• Ζωντανά παραδείγματα εγκατάστασης σε υπολογιστική hardware edge.

Προεπιλεγμένες Επιλογές του Κύκλου Μαθημάτων

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαιδευτική διαδικασία για αυτό το κύκλο μαθημάτων, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να ορίσετε.

Το AI stack της Huawei — από το χαμηλό επίπεδο CANN SDK μέχρι το υψηλό επίπεδο πλατφόρμα MindSpore — προσφέρει ένα συμβαδίστρα AI development και deployment environment που είναι εκπληρωμένο για το hardware Ascend.

Αυτή η διδασκαλία με υπόχρηση (online ή σε προσωπικό περιβάλλον) είναι κατευθυνόμενη σε τεχνικούς επαγγελματίες μεξές επίπεδου αρχής ως εξειδίκευσης που θέλουν να κατανοήσουν πώς τα σύμβολα CANN και MindSpore λειτουργούν μαζί για να υποστηρίξουν AI lifecycle management και απόφασες infrastructure.

Από το τέλος της διάταξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την ακτίνα architecture του AI compute stack της Huawei.
• Αναγνωρίσουν πώς CANN υποστηρίζει μοντέλων optimisation και deployment σε hardware level.
• Εκτιμήσουν το framework και toolchain MindSpore σε αναφορά προς επιχειρηματικές εναλλαγές.
• Θέσουν το AI stack της Huawei μέσα σε enterprise ή cloud/on-prem environments.

Σχήμα της Διάταξης

• Διακριτική διάλεξη και συζήτηση.
• Live system demos και case-based walkthroughs.
• Επιλογικές γενικευμένες πράξεις για model flow από το MindSpore στο CANN.

Επιλογές Προσαρμογής Διάταξης

• Για να αίτησε προσαρμοσμένη διδασκαλία για την διάταξη, καταθέστε μια ζήτηση συνεχώς.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η βάση υπολογισμού τεχνητής νοημοσυνής της Huawei, που επιτρέπει στους διαμόρφωση να προσαρμόζουν και να βελτιοποιούν την απόδοση των εγκαταστάθηκων ιεραρχικών δικτύων σε προεστοχαρακτηρισμένα υπολογιστικά πυρήνες.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική και ζωντανή εκπαίδευση (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους υπολογιστικούς διαμόρφωση τεχνητής νοημοσυνής και σε σύστημα μηχανικούς που θέλουν να βελτιοποιήσουν την απόδοση εξόδων χρησιμοποιώντας το προχωρημένο πακέτο εργαλείων CANN, συμπεριλαμβανομένου του Graph Engine, TIK και ανάπτυξης προσαρμοσμένων operator.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη χρονολογία λειτουργίας και απόδοσης του CANN.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία προφίλ (profiling) και Graph Engine για ανάλυση και βελτιοποίηση της απόδοσης.
• Δημιουργήσουν και να βελτιοποιήσουν προσαρμοσμένους operator χρησιμοποιώντας TIK και TVM.
• Εξυγίανουν τα μεγάλα ανεπάρκειες μνήμης και να βελτιώσουν το διαθέσιμο περιθώριο μοντέλων.

Μορφή Κούρσου

• Αλληλεπίδραση με διάλεξη και συζήτηση.
• Εργαστήρια που εκτελούνται υπό ζωντανές συνθήκες με ανάλυση προφίλ και προσαρμογή operator.
• Εξασκήσεις βελτιοποίησης χρησιμοποιώντας περιπτικά παραδείγματα κατασκευασμένων εφαρμογών.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για να παρακαλέσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διορθώσουμε.

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) παρέχει δυνατά εργαλεία χορήγησης και τεκμηρίωσης για εφαρμογές AI σε πραγματικό χρόνο στον κόσμο της υπολογιστικής οπτικής και του NLP, ειδικά για αρχιτεκτονικές Huawei Ascend.

Αυτός ο διεξαγόμενος εξ άλλων τυπού εκπαιδευτικό προγράμμα (σε υπερθέαμα ή σημείο) προσανατολίζεται σε διαστασιοχωρικούς πράξεις AI του προσωπικού που επιθυμούν να κατασκευάσουν, χορηγήσουν και οριοθετήσουν μοντέλα οπτικής και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για παραγωγικά περιστατικά.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαδικασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• χορηγήσουν και τεκμηριώσουν μοντέλα CV και NLP χρησιμοποιώντας CANN και AscendCL.
• χρησιμοποιήσει εργαλεία του CANN για μεταφορά πρωτότυπων και ολοκλήρωση σε υπαρξιακές αναθεώρηση.
• τεχνικά βελτιώσει τη πίεση ορισμός, κατηγοροποίηση, και ανάλυση συναισθήματος.
• σχεδιάσει πραγματικό-χρονου CV/NLP αναθεώρηση για θέαμα τόξων διάθεσης είναι ή σε υπερθέαμα.

Σχήμα του προγράμματος

• Διακριτικό διδασκαλία και δείγμα.
• Εργασία μέσω πολιτικής χορηγών εκπαιδευτικά και αξιολόγηση τεχνική.
• Πραγματική σχεδιασμός παραθέσεων χρησιμοποιώντας αληθινά CV και NLP περιστατικά.

Επιλογές Προσαρμογής του Εκπαιδευτικού

• Για να αίτησε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) και Apache TVM επιτρέπουν προηγμένες παραμετροποιήσεις και τυποποίηση των λειτουργιών μοντέλων AI για Huawei Ascend υπολογιστικό εξοπλισμό.

Αυτή η διδασκαλία από εξειδικευμένους καθηγητές (διαδικτύου ή σε υποψήφια περιοχή) στοχεύει σε προηγμένους λογισμικούς ανάπτυξης συστημάτων οι οποίοι επιθυμούν να κατασκευάσουν, εφαρμόσουν και παραμετροποιήσουν τυποποιημένες λειτουργίες για μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το πρότυπο προγράμματος TIK της CANN και τη συνδυασμό με τον εξελίστηκα TVM.

Από το τέλος αυτής της διάθεσης, οι μετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Γράψουν και δοκιμάσουν τυποποιημένες λειτουργίες AI χρησιμοποιώντας το TIK DSL για περιστατικό στοιχείο Ascend.
• Συνδυάζουν τις εγγενές λειτουργίες με το runtime και το γραφικό πραγματοποίησης της CANN.
• Χρησιμοποιήσουν TVM για προγράμματα λειτουργιών, αυτόματη παραμέτρωση και μετρήσεις.
• Λύνουν επισκοπείς και τροποποιούν το υψηλό επίπεδο παραγωγικότητας για αρχικές συμβουλές λογισμικού.

Μορφή της διάθεσης

• Δεικτικό μάθημα και παρουσίαση.
• Προσωπική κώδικα λειτουργιών χρησιμοποιώντας τα pipeline TIK και TVM.
• Δοκιμές και παραμέτρωση σε Ascend hardware ή εικονικά υλή.

Προθεσμίες τυποποιημένης διδασκαλίας

• Με παραίτηση για μια τυποποιημένη εξάσκηση για αυτή τη διάθεση, καλεστε μας για σχεδιασμό.

Χινέζικες GPU αρχιτεκτονικές όπως Huawei Ascend, Biren και Cambricon MLUs παρέχουν εναλλακτικές λύσεις για το CUDA, τυγχάνοντας ιδιαίτερης συμπλήρωσης για την αυτόματη εξελίξη (AI) και τους τομείς υψηλών πERFORMANCE computing (HPC) στην οικογένεια.

Αυτή η διδασκαλία, με επικοινωνία του εκπαιδεύτη (δια παραλλαγής ή σε υπερθέση), είναι απευθείας διευθετημάτων του GPU προγραμματιστών και ειδικών υπολογιστικών πόρων με ανάγκη να μεταφέρουν και βελτιώσουν τα οντικά CUDA εφαρμογές για τη δημοσίευση σε χινέζικους πίνακες hardware.

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

• Αξιολογήσουν την παραθέση των ακόμα CUDA εργαζομένων με χινέζικα αντικείμενα άλλων.
• Μετάφερουν κώδικα CUDA πλατφόρμες στο Huawei CANN, Biren SDK και την περιβάλλον Cambricon BANGPy.
• Ελέγχουν τη δύναμη και εντοπίζουν βελτιστοποίηση σημεία μεταξύ πλατφόρμων.
• Αντιμετωπίζουν πρακτικά προβλήματα και υποστήριξη cross-architecture και έγκριση.

Εργασιακό σχεδιασμός του δίδασκαλ

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Προσωπικά μεταφοράς κώδικα και αντίθεση δυναμικό που εργασία labs.
• Οδηγούμενες άσκησης συγκεντρωμένη για τη χρήση πολλών GPU αποδοχή στρατηγικές.

Επιλογές Προσωπικοποίησης του δίδασκαλ

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικοποιημένη εξυπηρέτηση για το δίδασκαλ βάσεις στην ηχεία σας ή CUDA project, παρακαλώ αποφασίστε μας να εγκαθιδρύσετε.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, που δίνεται ζωντανά από εξειδικευμένο εκπαιδευτικό, στοχεύει σε όποιον επιθυμεί να διασφαλίσει ότι η εταιρεία του είναι συμβατή με τους κανόνες, ελάχιστης ορμής και προωθεί τη δύναμη των εργαζομένων να χρησιμοποιούν ασφαλώς και εκτελεστικά την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ).

Με τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εντύπωσαν πώς λειτουργούν τα συστήματα ΤΝ και τις δυνατότητές τους.
• Διαβεβαιωθούν για τις κινδύνους και τα περιορισμοί συνδεδεμένα με τα συστήματα ΤΝ.
• Καθορίζουν τις εφαρμόσιμες νομικές και ηθικές απαιτήσεις.

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 και Cambricon είναι οι προηγμένες πλατφόρμες υλικού για τα μηχανικά νοημοσύνης στην Κίνα, κάθε μία επιφέροντας υπερβολική αcceleration και εργαλεία προφιλαρχικής για παραγωγικά μηχανικά νοημοσύνης λειτουργίες.

Αυτό το επανδρωμένο κλάση (διαμαρτυρία ή γνωστή) στόχο είναι ανώτερο επίπεδο AI υφιστάμενος και δημιουργία μηχανικά μηχανικές που θέλουν να βελτιωθούν επιπέδου model inference και training workflows σε πολλαπλά Chinese AI χιπ πλατφόρμες.

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

• Benchmark models σε Ascend, Biren και Cambricon πλατφόρμες.
• Αναγνωρίζουν τις συστήματος bottlenecks και memory/compute αδυνάμειες.
• Εφαρμόζει graph-level, kernel-level, και operator-level βελτιώσεις.
• Tune εγκατάσταση pipelines για να βελτιωθούν throughput και latency.

Δομή του Κλάση

• Επικοινωνητικός διάλογος και συζήτηση.
• Χερσαία χρήση του προφιλαρχικών και βελτιωτικών εργαλείων σε κάθε πλατφόρμα.
• Οδηγημένες ασκήσεις με κέντρο του πρακτική tuning περιστάσεις.

Προσαρμοστικό Διδακτικό Υλικό

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτή την ομάδα βασισμένη στο performance περιβάλλον και μοντέλου type, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατάξετε.