CANN για Edge AI Ανάπτυξη Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τηλεπικοινωνιών, μηχανικούς AI και ειδικούς IoT μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν τις εφαρμογές Edge AI.

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

• Να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις αρχές της τεχνολογίας 5G και την επίδρασή της στην Edge AI.
• Να αναπτύξουν μοντέλα AI βελτιστοποιημένα για εφαρμογές χαμηλής καθυστέρησης σε περιβάλλοντα 5G.
• Να υλοποιήσουν συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας Edge AI και συνδεσιμότητα 5G.
• Να βελτιστοποιήσουν τα φορτία εργασίας AI για αποδοτική απόδοση σε συσκευές edge.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτή και πραγματοποιείται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητές και προγραμματιστές προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στο Edge AI, να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα AI για ανάπτυξη σε συσκευές άκρης και να εξερευνήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.

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

• Να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές στην ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλων Edge AI.
• Να υλοποιήσουν στρατηγικές αιχμής για την ανάπτυξη μοντέλων AI σε συσκευές άκρης.
• Να χρησιμοποιήσουν εξειδικευμένα εργαλεία και πλαίσια για προηγμένες εφαρμογές Edge AI.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση και την αποτελεσματικότητα των λύσεων Edge AI.
• Να εξερευνήσουν καινοτόμες περιπτώσεις χρήσης και αναδυόμενες τάσεις στο Edge AI.
• Να αντιμετωπίσουν προηγμένες ηθικές και σχετικές με την ασφάλεια παραμέτρους σε αναπτύξεις Edge AI.

Αυτό το ζωντανό μάθημα με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (από απόσταση ή κατά προσώπημα) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις τεχνολογίας με ενδιάμεσο επίπεδο, που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην εκμετάλλευση μοντέλων ΤΝ σε συσκευές edge για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Κατανοούν τις αρχές της Edge AI και τα οφέλη της.
• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν το περιβάλλον υπολογισμών edge.
• Αναπτύσσουν, εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ για εκμετάλλευση σε edge.
• Εφαρμόζουν πρακτικές λύσεις ΤΝ σε συσκευές edge.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν τις απόδοσης των μοντέλων που εκμεταλλεύονται σε edge.
• Αποδίδουν σε ηθικές και ασφαλείς συσχετίσεις στις εφαρμογές Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή, σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας, μηχανικούς AI και προγραμματιστές IoT που επιθυμούν να εφαρμόσουν ισχυρά μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές ανθεκτικότητας για συστήματα Edge AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τους κινδύνους ασφαλείας και τις ευπάθειες σε εφαρμογές Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κρυπτογράφησης και ταυτοποίησης για προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάζουν ανθεκτικές αρχιτεκτονικές Edge AI που μπορούν να αντέξουν κυβερνοαπειλές.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές ασφαλούς ανάπτυξης μοντέλων AI σε περιβάλλοντα edge.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η εργαλειοθήκη υπολογιστικής τεχνητής νοημοσύνης της Huawei που χρησιμοποιείται για τη μεταγλώττιση, βελτιστοποίηση και ανάπτυξη μοντέλων AI σε επεξεργαστές Ascend AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε προγραμματιστές AI αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς το CANN εντάσσεται στον κύκλο ζωής του μοντέλου, από την εκπαίδευση έως την ανάπτυξη, και πώς λειτουργεί με πλαίσια όπως τα MindSpore, TensorFlow και PyTorch.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τον σκοπό και την αρχιτεκτονική της εργαλειοθήκης CANN.
• Ρυθμίζουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης με το CANN και το MindSpore.
• Μετατρέπουν και αναπτύσσουν ένα απλό μοντέλο AI στο υλικό Ascend.
• Αποκτούν βασικές γνώσεις για μελλοντικά έργα βελτιστοποίησης ή ενσωμάτωσης του CANN.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με ανάπτυξη απλών μοντέλων.
• Βήμα-βήμα επίδειξη της αλυσίδας εργαλείων CANN και των σημείων ενσωμάτωσης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η στοίβα τεχνητής νοημοσύνης της Huawei — από το χαμηλού επιπέδου SDK CANN έως το πλαίσιο MindSpore υψηλού επιπέδου — προσφέρει ένα στενά ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης και εφαρμογής ΤΝ, βελτιστοποιημένο για το υλικό Ascend.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου τεχνικούς επαγγελματίες που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς τα στοιχεία CANN και MindSpore συνεργάζονται για να υποστηρίξουν τη διαχείριση του κύκλου ζωής της ΤΝ και τις αποφάσεις υποδομής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική κατά επίπεδα της στοίβας υπολογιστικής ΤΝ της Huawei.
• Αναγνωρίσουν πώς το CANN υποστηρίζει τη βελτιστοποίηση μοντέλων και την εφαρμογή σε επίπεδο υλικού.
• Αξιολογήσουν το πλαίσιο MindSpore και την αλυσίδα εργαλείων σε σχέση με εναλλακτικές λύσεις του κλάδου.
• Τοποθετήσουν τη στοίβα ΤΝ της Huawei σε επιχειρηματικά ή cloud/on-prem περιβάλλοντα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ζωντανές επιδείξεις συστήματος και παρουσιάσεις βασισμένες σε περιπτώσεις.
• Προαιρετικά καθοδηγούμενα εργαστήρια για τη ροή μοντέλων από το MindSpore στο CANN.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσουμε.

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) είναι η υποδομή τεχνητής νοημοσύνης της Huawei που επιτρέπει στους προγραμματιστές να ρυθμίζουν λεπτομερώς και να βελτιστοποιούν την απόδοση των αναπτυγμένων νευρωνικών δικτύων σε επεξεργαστές Ascend AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικούς συστημάτων που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν την απόδοση εξαγωγής συμπερασμάτων χρησιμοποιώντας τα προηγμένα εργαλεία του CANN, συμπεριλαμβανομένων των Graph Engine, TIK και της ανάπτυξης προσαρμοσμένων τελεστών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική χρόνου εκτέλεσης και τον κύκλο ζωής απόδοσης του CANN.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία προφίλ και το Graph Engine για ανάλυση απόδοσης και βελτιστοποίηση.
• Δημιουργούν και βελτιστοποιούν προσαρμοσμένους τελεστές χρησιμοποιώντας TIK και TVM.
• Επιλύουν συμφόρηση μνήμης και βελτιώνουν τη διέλευση μοντέλων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με προφίλ σε πραγματικό χρόνο και ρύθμιση τελεστών.
• Ασκήσεις βελτιστοποίησης με χρήση παραδειγμάτων ανάπτυξης σε ακραίες περιπτώσεις.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) προσφέρει ισχυρά εργαλεία ανάπτυξης και βελτιστοποίησης για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό χρόνο στην υπολογιστική όραση και το NLP, ιδιαίτερα στο υλικό Huawei Ascend.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα όρασης και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για παραγωγικές περιπτώσεις χρήσης.

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

• Να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα υπολογιστικής όρασης (CV) και NLP χρησιμοποιώντας το CANN και το AscendCL.
• Να χρησιμοποιούν τα εργαλεία CANN για να μετατρέπουν μοντέλα και να τα ενσωματώνουν σε ζωντανά pipelines.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση inference για εργασίες όπως η ανίχνευση, η ταξινόμηση και η ανάλυση συναισθημάτων.
• Να κατασκευάζουν pipelines υπολογιστικής όρασης/NLP σε πραγματικό χρόνο για σενάρια ανάπτυξης στο edge ή στο cloud.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστική διάλεξη και επίδειξη.
• Πρακτικό εργαστήριο με ανάπτυξη μοντέλων και ανάλυση απόδοσης.
• Σχεδιασμός ζωντανών pipelines χρησιμοποιώντας πραγματικές περιπτώσεις χρήσης υπολογιστικής όρασης και NLP.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) και το Apache TVM επιτρέπουν την προηγμένη βελτιστοποίηση και προσαρμογή των τελεστών μοντέλων AI για το υλικό Huawei Ascend.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές συστημάτων προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να ρυθμίσουν προσαρμοσμένους τελεστές για μοντέλα AI χρησιμοποιώντας το μοντέλο προγραμματισμού TIK του CANN και την ενσωμάτωση του μεταγλωττιστή TVM.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να γράφουν και να δοκιμάζουν προσαρμοσμένους τελεστές AI χρησιμοποιώντας τη γλώσσα TIK DSL για επεξεργαστές Ascend.
• Να ενσωματώνουν προσαρμοσμένους τελεστές στο χρόνο εκτέλεσης CANN και στο γράφημα εκτέλεσης.
• Να χρησιμοποιούν το TVM για το χρονοπρογραμματισμό τελεστών, την αυτόματη ρύθμιση και την αξιολόγηση επιδόσεων.
• Να διορθώνουν σφάλματα και να βελτιστοποιούν την απόδοση σε επίπεδο εντολών για προσαρμοσμένα μοτίβα υπολογισμού.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και επίδειξη.
• Πρακτική κωδικοποίηση τελεστών με χρήση αγωγών TIK και TVM.
• Δοκιμές και ρύθμιση σε υλικό Ascend ή προσομοιωτές.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Συνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του edge computing σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα AI απευθείας σε συσκευές edge, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών CNN μέχρι την εκμάθηση της απόσταξης γνώσης και της ομοσπονδιακής μάθησης. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και λήψη αποφάσεων στην άκρη.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες του αγροτεχνολογικού τομέα (agritech), ειδικούς IoT και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης αρχικού έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν λύσεις Edge AI για την έξυπνη γεωργία.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τον ρόλο του Edge AI στη γεωργία ακριβείας.
• Να υλοποιούν συστήματα παρακολούθησης καλλιεργειών και ζωικού κεφαλαίου με τεχνητή νοημοσύνη.
• Να αναπτύσσουν λύσεις αυτοματοποιημένης άρδευσης και περιβαλλοντικής αίσθησης.
• Να βελτιστοποιούν την αγροτική απόδοση χρησιμοποιώντας αναλυτικά στοιχεία Edge AI σε πραγματικό χρόνο.