Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε χώρο πρόσωπου Ελλάδα (online ή offline) στοχεύει σε επαγγελματίες τηλεκομμυνικής, μηχανικολόγους AI και ειδικούς IoT που θέλουν να διερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν τις εφαρμογές Edge AI.

Ακολουθώντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία της τεχνολογίας 5G και την επίπτωσή της στην Edge AI.
• Εγκαταστήσουν μοντέλα AI που έχουν ρυθμιστεί για εφαρμογές χαμηλού αναποδοχικού χρόνου σε περιβάλλον 5G.
• Εφαρμόσουν συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο με τη χρήση Edge AI και δικτύωσης 5G.
• Βελτιώσουν τις εργασίες των AI για αποδοτική λειτουργία σε κατώτερα διαθέσιμα συσκευές.

6G και το Εξυπνό Κύριο Πλήρωμα είναι μια προοδευτική διάταξη που εξερευνά τη συστηματική ολοκλήρωση των τεχνολογιών 6G χωρίς καταδέσμευση με την πλευρό επεξεργασίας, οικοσυστήματα IoT και την επεξεργασία δεδομένων υποστηριζόμενη από την AI για να παρέχει έξυπνες, με χαμηλή καθυστέρηση και προσαρμοστικές υποδομές.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία λαμβάνει χώρα με διάθεση καθηγητών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους εξειδικευμένους IT αρχιτέκτονες, με στόχο να καταλάβουν και να σχεδιάσουν υποδομές εξυπνών πλήρωμα από την εξέλιξη της 6G.

Στο τέλος αυτής της διάταξης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να καταλάβουν πώς το 6G θα μεταμορφώσει την εξυπνό πλήρωμα και τις αρχιτεκτονικές IoT.
• Να σχεδιάσουν διανεμημένα συστήματα για υπερχαμηλή καθυστέρηση, υψηλή πλάτος ζώνης μεταφοράς και αυτόνομες λειτουργίες.
• Να ενσωματώσουν AI και ανάλυση δεδομένων στο edge για εξυπνείς αποφάσεις.
• Να προγραμματίσουν κλιμακωτές, υποχώρευση-διαθέσιμες και αντοχή 6G-ready εξυπνά πλήρωμα.
• Να εκτιμήσουν τα επιχειρηματικά και λειτουργικά μοντέλα που είναι δυνατά στη σύγκλιση 6G-εξυπνό πλήρωμα.

Μορφή της Διάταξης

• Αλληλεπιδραστικές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Σπουδή περιπτώσεων και εφαρμογές σχεδίασης αρχιτεκτονικών.
• Πρακτική πρόσληψη με επιλογές edge ή εργαλείων containers.

Επιλογές Προσαρμογής Διάταξης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή τη διάταξη, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Η προσωπικοτελουμένη, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) είναι προσανατολισμένη σε προχωρημένους επαγγελματίες AI, ερευνητές και αναπτυκτές που θέλουν να κατανιώσουν τις τελευταίες προόδους στην Edge AI, να βελτιώσουν τα μοντέλα AI τους για εφαρμογή στο edge και να έρθουν σε επίπεδο πρωτότυπων εφαρμογών σε διάφορες βιομηχανίες.

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

• Εξερευνήσουν προχωρημένες τεχνικές για την ανάπτυξη και βελτίωση μοντέλων Edge AI.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες στρατηγικές για τη διάθεση μοντέλων AI σε όργανα edge.
• Χρησιμοποιούν ειδικοποιημένους προσβάσιμους και διανυσματικές πλατφόρμες για αποδοτικές εφαρμογές Edge AI.
• Βελτιώνουν τη δύναμη και αποδοτικότητα λύσεων Edge AI.
• Εξερευνήσουν πρωτότυπες εφαρμογές και εμφανίζονται τάσεις στην Edge AI.
• Βελτιώνουν προχωρημένους ενδιάμεσους και ασφαλείας στις διάθεση Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτική περίοδος με καθηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους επίπεδα γνώσης, όπως φορτωμένοι προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και τεχνολογικοί θυμητές, που επιθυμούν να αποκτήσουν χειρονομήνη δεξιότητα στην απόδοση λογισμικών μοντέλων AI σε κομβικά συστήματα για διάφορες εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχή της AI στην κομβική δομή και τις πλευρές της.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το υπολογιστικό περιβάλλον στην κομβή.
• Να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να βελτιώσουν λογισμικά μοντέλα για την διαίρεση στην κομβή.
• Να εφαρμόσουν πρακτικές λύσεις AI σε κομβικά συστήματα.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων που έχουν εφαρμοθεί στην κομβή.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και ασφαλές ζητήματα στις εφαρμογές AI στην κομβική δομή.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός διαμορφωτής (online ή σε υπηρεσία) είναι προσανατολισμένος σε εξάχθρους ειδικές τεχνολογίας ασφαλείας, μηχανής ενοικίασης AI και αναπτυκτές IoT που θέλουν να εφαρμόσουν βιωσιμές μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές δυναμικής για Edge AI συστήματα.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν στην κατανόηση των κινδύνων ασφαλείας και εφιάλτων στις προβολές Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κρυπτογράφησης και εγγραφής για την προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάζουν αξιόπιστες Edge AI δομές που μπορούν να υποστούν κυβερνοκινδύνους.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές ασφαλής εκθέσεων AI σε περιβάλλον edge.

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.

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.

Συνδυάστε τη μεταβαλλόμενη δύναμη του AI με τη ευέλικτη φύση της πολιτικής υπολογιστών κοντά σε αυτό το ολοκληρωματικό μάθημα. Διδάσκετε να εγκαταστήσετε AI μοντέλα άμεσα σε κοντά υπολογιστές, από την κατανόηση των δομών CNN έως την εξειδίκευση στη διάβαση γνώσεων και την διακοσμημένη μάθηση. Αυτό το πρακτικό εκπαιδεύτρια μάθημα σας εξετάζει με τις δεξιότητες να οικονομίσετε την απόδοση AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία και λήψη αποφάσεων στο edge.

Αυτό το εργασιακό πρόγραμμα, δίδασκε από καθηγητή (online ή σε υφιστάμενο πρόβλημα Ελλάδα), συντεθήκε για εξεχόντες επαγγελματίες του agritech, ιδρύματα IoT και μηχανές AI που θέλουν να αναπτύξουν και να χρησιμοποιήσουν λύσεις Edge AI για τη δικτυακή γεωργία.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο της Edge AI στη ακριβή γεωργία.
• Εφαρμόσουν συστήματα εποπτείας αγροτικών παραγωγών και ζωωτροφών κλάδων με βάση την AI.
• Διαμορφώσουν αυτόματα συστήματα περιβαλλοντικής και ιδρυτικής εγρήγορσης.
• Βελτιώσουν την απόδοση στη γεωργία χρησιμοποιώντας πραγματική ροή Edge AI.

Αυτή η καθοδήγηση, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή παρόνους) απευθύνεται σε μηδιανό επίπεδο ρομποτικούς μηχανικούς, αναπτυξευτές αυτόνομων οχημάτων και έρευνητές AI που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για δημιουργικές λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Να αναπτύξουν και να υλοποιήσουν μοντέλα AI για πραγματικότητα επεξεργασία σε συστήματα ακμής.
• Να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, δρονεία και ρομπότ.
• Να σχεδιάσουν και να βελτιώσουν ρυθμιστικά συστήματα χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά και νομικά θέματα σε εφαρμογές AI.

Αυτή η διδασκαλία με επίδειξη εξ εργάσματος (online ή σε χώρο πρόσβασης) στην Ελλάδα είναι κατευθυνόμενη σε μεσοβαθέιους ανάπτυξης και IT επαγγελματίες που θέλουν να λάβουν μια όλοκληρη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα στην πρακτική εφαρμογή, περιλαμβανομένης της εγκατάστασης και διαχείρισης.

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

• Διαθέσουν γνώση των βασικών εργαλείων και τεχνικών του Edge AI.
• Εγκαταστήσουν και προσαρμόσουν αποκεντρωμένους χώρους εργασίας Edge AI.
• Αναπτύξουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν μοντέλα Edge AI.
• Διαχειρίζονται και διαμορφώνουν εφαρμογές Edge AI.
• Ενσωματώσουν το Edge AI σε υπάρχοντα συστήματα και διαδικασίες.
• Αντιμετωπίζουν ενορθώσεις ως προς την αξιολόγηση και καλές πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτικός-διευθυνόμενη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή μέσω web) προσανατολίζεται σε μηχανικούς της υπολογιστικής οπτικής, αναπτυκτές AI και εxperts IoT που θέλουν να εφαρμόσουν και να τεκμηριώσουν μοντέλα υπολογιστικής οπτικής για πραγματικό-χρονη επεξεργασία σε κατώτερα εξοπλισμά.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εφαρμογές της στη υπολογιστική οπτική.
• να διαθέσουν προσαρμογεδές μοντέλα μαθητείας με βάση ταυτόχρονα δεδομένα σε κατώτερα εξοπλισμά για πραγματικό-χρονη ανάλυση εικόνων και βίντεο.
• να χρησιμοποιήσουν πλαίσια όπως TensorFlow Lite, OpenVINO και NVIDIA Jetson SDK για τη διάθεση των μοντέλων.
• να βελτιώσουν τα μοντέλα AI για απόδοση, αποδοτικότητα ενέργειας και συμπεράσματα χαμηλής λατενσίας.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπίναξη σε Ελλάδα (διαδικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε επαγγελματίες του τομέα των χρηματοοικονομικών με μεσαία εμπειρία, αναπτυξιακούς fintech και ειδικούς στην AI που θέλουν να υλοποιήσουν λύσεις Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.

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

• Διαλησθούν το ρόλο της Edge AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
• Υλοποιήσουν συστήματα ανίχνευσης παραβάθμισης χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Βελτιώσουν τις υπηρεσίες για τους πελάτες μέσω λύσεων αυτοματοποιημένων με AI.
• Εφαρμόζουν Edge AI για διαχείριση κινδύνου και λήψη αποφάσεων.
• Διατάξουν και διαχειρίζονται λύσεις Edge AI σε χρηματοοικονομικές περιβάλων.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται από καθηγητές (online ή onsite), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικά προφίλ, βιοϊατρικούς μηχανικούς και αναπτυξείς AI οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις στην υγεία.

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

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI στην υγεία.
• Να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές υγείας.
• Να εργάσουν λύσεις Edge AI σε πρόσωπες που φορούνται και διαγνοστικά μέσα.
• Να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίσουν ηθικές και νομικές συνέπειες εφαρμογών AI στην υγεία.

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.