CANN for Edge AI Deployment Training Course Teradata: From Fundamentals to Advanced Data Analytics

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να κατακτήσουν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στο Edge AI, να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους για ανάπτυξη αιχμής και να εξερευνήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.

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

• Εξερευνήστε προηγμένες τεχνικές στην ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλων Edge AI.
• Εφαρμόστε στρατηγικές αιχμής για την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
• Χρησιμοποιήστε εξειδικευμένα εργαλεία και πλαίσια για προηγμένες εφαρμογές Edge AI.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση και την αποδοτικότητα των λύσεων Edge AI.
• Εξερευνήστε καινοτόμες περιπτώσεις χρήσης και αναδυόμενες τάσεις στο Edge AI.
• Αντιμετωπίστε προηγμένα ζητήματα ηθικής και ασφάλειας στις αναπτύξεις Edge AI.

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 προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της τεχνολογίας που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής για διάφορες εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε τις αρχές του Edge AI και τα οφέλη του.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το περιβάλλον υπολογιστών άκρων.
• Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε μοντέλα AI για ανάπτυξη αιχμής.
• Εφαρμόστε πρακτικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές αιχμής.
• Αξιολογήστε και βελτιώστε την απόδοση των μοντέλων που αναπτύσσονται στην άκρη.
• Αντιμετωπίστε ζητήματα ηθικής και ασφάλειας στις εφαρμογές Edge AI.

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 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.

Συνδυάστε τη μετασχηματιστική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης με την ευελιξία του υπολογιστικού άκρου σε αυτό το ολοκληρωμένο μάθημα. Μάθετε να αναπτύσσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε συσκευές αιχμής, από την κατανόηση των αρχιτεκτονικών του CNN έως την εξοικείωση με την απόσταξη γνώσης και την ομοσπονδιακή μάθηση. Αυτή η πρακτική εκπαίδευση θα σας εξοπλίσει με τις δεξιότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της τεχνητής νοημοσύνης για επεξεργασία και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές αυτόνομων οχημάτων και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις αυτόνομων συστημάτων.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη της Edge AI σε αυτόνομα συστήματα.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές αιχμής.
• Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε αυτόνομα οχήματα, drones και ρομποτική.
• Σχεδιάστε και βελτιστοποιήστε τα συστήματα ελέγχου χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετώπιση ηθικών και κανονιστικών ζητημάτων σε αυτόνομες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπια) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα έως την πρακτική εφαρμογή, συμπεριλαμβανομένης της εγκατάστασης και της ανάπτυξης.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες του Edge AI.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε περιβάλλοντα Edge AI.
• Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε μοντέλα Edge AI.
• Ανάπτυξη και διαχείριση εφαρμογών Edge AI.
• Ενσωματώστε το Edge AI με υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης μεσαίου επιπέδου, βιοϊατρικούς μηχανικούς και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις υγειονομικής περίθαλψης.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στην υγειονομική περίθαλψη.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.
• Εφαρμόστε λύσεις Edge AI σε φορητές συσκευές και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάστε και αναπτύξτε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετώπιση ηθικών και ρυθμιστικών ζητημάτων σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες συστημάτων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για τη βελτίωση των εφαρμογών IoT με έξυπνες δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων και ανάλυσης.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του Edge AI και την εφαρμογή του στο IoT.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε περιβάλλοντα Edge AI για συσκευές IoT.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε μοντέλα AI σε συσκευές αιχμής για εφαρμογές IoT.
• Εφαρμογή επεξεργασίας δεδομένων και λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε συστήματα IoT.
• Ενσωματώστε το Edge AI με διάφορα πρωτόκολλα και πλατφόρμες IoT.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές στο Edge AI για το IoT.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Edge AI και τις εισαγωγικές του εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Edge AI.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε τα περιβάλλοντα Edge AI.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε απλές εφαρμογές Edge AI.
• Προσδιορίστε και κατανοήστε τις περιπτώσεις χρήσης και τα οφέλη του Edge AI.