AI Inference and Deployment with CloudMatrix Training Course

Huawei Ascend είναι μια οικογένεια AI προσταθμών σχεδιασμένων για υψηλή επίδοση αποδοχής και εκπαίδευσης.

Αυτό το εξ οργάνου διδασκαλία (διαδικτύου ή σε χώρο) προσβάσιμο είναι για μεσαίων επιπέδου AI μηχανικούς και δεδομένων επιστήμονες που θέλουν να αναπτύξουν και να τροποποιήσουν νευρωνικά δίκτυα μοντέλων χρησιμοποιώντας το πλατφόρμα Huawei’s Ascend και το toolkit CANN.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το περιβάλλον ανάπτυξης CANN.
• Αναπτύξουν AI εφαρμογές χρησιμοποιώντας MindSpore και CloudMatrix διαδικασίες.
• Τροποποιήσουν την επίδοση στου Ascend NPUs χρησιμοποιώντας προσαρμοστικά αποδείξεις και tiling.
• Αντικαταστήσουν τα μοντέλα σε edge ή cloud περιβάλλοντα.

Σχήμα της διδασκαλίας

• Επικοινωνητικό μάθημα και συζήτηση.
• Χειρότεχνη χρήση Huawei Ascend και CANN toolkit σε δείγματα εφαρμογών.
• Οδηγημένες ασκήσεις που επικεντρώνονται στην κατασκευή, εκπαίδευση, και ρύθμιση μοντέλων.

Προσαρμογή της διδασκαλίας

• Για να ζητήσετε προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βασισμένο στην υποδομή ή δεδομένα σας, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καθορίσετε.

CANN (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.

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.

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.

CANN (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.

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.

Huawei’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.

CANN 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.

The 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.

CANN 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.

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 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 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.