Corso di formazione CANN for Edge AI Deployment

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti, ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale di livello avanzato che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge ed esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora le tecniche avanzate per lo sviluppo e l'ottimizzazione di modelli Edge AI.
• Implementa strategie all'avanguardia per l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizza le prestazioni e l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplora i casi d'uso innovativi e le tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nelle implementazioni di Edge AI.

Huawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per inferenza e addestramento a alta prestazione.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o in sede) si rivolge a ingegneri AI intermediari e scienziati dei dati che desiderano sviluppare e ottimizzare modelli di reti neurali utilizzando la piattaforma Ascend di Huawei e lo strumento CANN.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo CANN.
• Sviluppare applicazioni AI utilizzando MindSpore e flussi di lavoro CloudMatrix.
• Ottimizzare le prestazioni su Ascend NPUs utilizzando operatori personalizzati e tiling.
• Distribuire modelli in ambienti edge o cloud.

Formato del Corso

• Lecture interattive e discussioni.
• Utilizzo pratico di Huawei Ascend e strumento CANN in applicazioni di esempio.
• Esercizi guidati focalizzati sulla costruzione, addestramento e distribuzione dei modelli.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sulle vostre infrastrutture o dataset, contattateci per organizzare.

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.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e appassionati di tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per varie applicazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi dell'Edge AI e i suoi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.
• Implementa soluzioni pratiche di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Valuta e migliora le prestazioni dei modelli distribuiti tramite edge.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni 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.

Combina il potere trasformativo dell'IA con l'agilità dell'edge computing in questo corso completo. Impara a distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, dalla comprensione delle architetture CNN alla padronanza della distillazione della conoscenza e dell'apprendimento federato. Questa formazione pratica ti fornirà le competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA per l'elaborazione in tempo reale e il processo decisionale all'edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri robotici di livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative di sistemi autonomi.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale per l'elaborazione in tempo reale su dispositivi edge.
• Implementa soluzioni Edge AI in veicoli autonomi, droni e robotica.
• Progetta e ottimizza i sistemi di controllo utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA autonome.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta agli sviluppatori di livello intermedio e ai professionisti IT che desiderano acquisire una comprensione completa dell'Edge AI dall'ideazione all'implementazione pratica, compresa la configurazione e l'implementazione.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Edge AI.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di Edge AI.
• Distribuisci e gestisci le applicazioni Edge AI.
• Integra l'Edge AI con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'implementazione dell'Edge AI.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomedici e sviluppatori di intelligenza artificiale che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni sanitarie innovative.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi il ruolo e i vantaggi dell'Edge AI nel settore sanitario.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni sanitarie.
• Implementa soluzioni Edge AI nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
• Progetta e implementa sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando Edge AI.
• Affronta le considerazioni etiche e normative nelle applicazioni di IA per il settore sanitario.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistema e professionisti del settore che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con funzionalità intelligenti di elaborazione e analisi dei dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI per i dispositivi IoT.
• Sviluppa e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementa l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale nei sistemi IoT.
• Integra l'Edge AI con vari protocolli e piattaforme IoT.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice nell'Edge AI per l'IoT.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello principiante e professionisti IT che desiderano comprendere i fondamenti di Edge AI e delle sue applicazioni introduttive.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti di base e l'architettura di Edge AI.
• Impostare e configurare gli ambienti Edge AI.
• Sviluppa e distribuisci semplici applicazioni Edge AI.
• Identifica e comprendi i casi d'uso e i vantaggi dell'Edge AI.