Corso di formazione CANN per Edge AI Deployment

Questo addestramento guidato dal formatore in Italia (online o on-site) è rivolto a praticanti avanzati, ricercatori e sviluppatori AI che desiderano padroneggiare gli ultimi progressi nell'Edge AI, ottimizzare i propri modelli AI per la distribuzione all'edge e esplorare applicazioni specializzate in vari settori.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplorare tecniche avanzate nel sviluppo e nell'ottimizzazione dei modelli Edge AI.
• Implementare strategie all'avanguardia per la distribuzione di modelli AI su dispositivi edge.
• Utilizzare strumenti e framework specializzati per applicazioni avanzate di Edge AI.
• Ottimizzare le prestazioni ed l'efficienza delle soluzioni Edge AI.
• Esplorare casi d'uso innovativi e tendenze emergenti nell'Edge AI.
• Affrontare considerazioni etiche e di sicurezza avanzate nella distribuzione di Edge AI.

Huawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per inferenza e formazione ad alte prestazioni.

Questo corso interattivo, guidato da un istruttore (online o sul posto), è rivolto a ingegneri AI intermedi e scienziati dei dati che desiderano sviluppare ed ottimizzare modelli di reti neurali utilizzando la piattaforma Ascend di Huawei e il toolkit CANN.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo con il toolkit CANN.
• Sviluppare applicazioni AI utilizzando MindSpore e CloudMatrix workflows.
• Ottimizzare le prestazioni sugli NPUs Ascend mediante operatori personalizzati e tiling.
• Distribuire modelli in ambienti di bordo o cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Uso pratica di Huawei Ascend e toolkit CANN in esempi applicativi.
• Esercizi guidati focalizzati sulla creazione, formazione e distribuzione del modello.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sulla vostra infrastruttura o sui vostri dataset, contattateci per organizzare.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) è lo stack di calcolo AI di Huawei per la distribuzione e l'ottimizzazione dei modelli AI sui processori Ascend.

Questo training live, guidato da un istruttore (online o su sito), è rivolto a sviluppatori ed ingegneri di livello intermedio che desiderano distribuire modelli AI addestrati in modo efficiente sulla hardware Huawei Ascend utilizzando lo strumento CANN e strumenti come MindSpore, TensorFlow, o PyTorch.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura CANN e il suo ruolo nella pipeline di distribuzione AI.
• Convertire ed adattare modelli da framework popolari a formati compatibili con Ascend.
• Usare strumenti come ATC, OM conversione del modello e MindSpore per inferenza edge e cloud.
• Diagnosare problemi di distribuzione ed ottimizzare le prestazioni su hardware Ascend.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Laboratorio pratico utilizzando gli strumenti CANN e simulatori o dispositivi Ascend.
• Scenari di distribuzione pratica basati su modelli AI real-world.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Italia è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, scienziati dei dati e appassionati della tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nella distribuzione di modelli AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

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

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i suoi benefici.
• Configurare l'ambiente di calcolo edge.
• Sviluppare, addestrare ed ottimizzare modelli AI per la distribuzione edge.
• Implementare soluzioni AI pratiche sui dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli distribuiti edge.
• Affrontare le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

CANN (Architettura di Calcolo per Neural Networks) è il kit di strumenti Huawei per il calcolo AI utilizzato per compilare, ottimizzare e distribuire modelli AI sui processori Ascend AI.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) si rivolge a sviluppatori AI di livello principiante che desiderano comprendere come CANN si integra nel ciclo di vita del modello, dalla formazione alla distribuzione, e come funziona con i framework come MindSpore, TensorFlow, e PyTorch.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere lo scopo e l'architettura del kit di strumenti CANN.
• Configurare un ambiente di sviluppo con CANN e MindSpore.
• Convertire e distribuire un semplice modello AI su hardware Ascend.
• Acquisire conoscenze fondamentali per futuri progetti di ottimizzazione o integrazione di CANN.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Laboratorio pratico con la distribuzione di semplici modelli.
• Guida passo-passo della catena strumentale CANN e dei punti di integrazione.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.

Lo stack AI di Huawei — dal basso livello CANN SDK al alto livello MindSpore — offre un ambiente integrato per lo sviluppo e il deployment dell'IA ottimizzato per l'hardware Ascend.

Questo corso guidato da istruttore (online o in sito) è rivolto a professionisti tecnici di livello principiante a intermedio che desiderano comprendere come i componenti CANN e MindSpore lavorano insieme per supportare la gestione del ciclo di vita dell'IA e le decisioni di infrastruttura.

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

• Comprendere l'architettura stratificata dello stack computazionale AI di Huawei.
• Identificare come CANN supporta l'ottimizzazione dei modelli e il deployment a livello hardware.
• Valutare il framework e lo strumento MindSpore in relazione alle alternative del settore.
• Posizionare lo stack AI di Huawei all'interno degli ambienti aziendali o cloud/on-premises.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Demo di sistema live e walkthrough basati su casi concreti.
• Laboratori guidati facoltativi sul flusso del modello da MindSpore a CANN.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

CANN SDK (Architettura di Calcolo per Neural Networks) è la base di calcolo AI di Huawei che consente ai developer di ottimizzare le prestazioni delle reti neurali distribuite sui processori AI Ascend.

Questo corso interattivo guidato da un instruttore (online o in sede) si rivolge a sviluppatori AI avanzati e ingegneri di sistema che desiderano ottimizzare le prestazioni dell'inferenza utilizzando il set di strumenti avanzato di CANN, incluso l'Engine del Grafo, TIK e lo sviluppo di operatori personalizzati.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire l'architettura di runtime e il ciclo vitale delle prestazioni di CANN.
• Utilizzare strumenti di profilatura e Engine del Grafo per l'analisi e l'ottimizzazione delle prestazioni.
• Crea ed ottimizza operatori personalizzati utilizzando TIK e TVM.
• Risolvere i colloqui della memoria e migliorare il throughput del modello.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione.
• Laboratori pratici con profilatura in tempo reale e tuning degli operatori.
• Esercizi di ottimizzazione utilizzando esempi di distribuzione su casi limite.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare la vostra sessione.

Lo SDK CANN (Architettura di Calcolo per Neural Networks) fornisce potenti strumenti di distribuzione e ottimizzazione per le applicazioni AI in tempo reale nella visione artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale, specialmente su hardware Huawei Ascend.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o presenza) è rivolto a praticanti di livello intermedio AI che desiderano costruire, distribuire e ottimizzare modelli di visione e linguaggio utilizzando lo SDK CANN per casi d'uso di produzione.

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

• Distribuire ed ottimizzare modelli CV e NLP utilizzando CANN e AscendCL.
• Utilizzare gli strumenti di CANN per convertire i modelli e integrarli in pipeline live.
• Ottimizzare le prestazioni dell'inferenza per attività come rilevamento, classificazione ed analisi del sentimento.
• Creare pipeline CV/NLP in tempo reale per scenari di distribuzione edge o cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Laboratorio pratico con la distribuzione dei modelli e il profilo delle prestazioni.
• Progettazione di pipeline live utilizzando casi reali di CV e NLP.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato su questo tema, preghiamo contattateci per organizzare.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) e Apache TVM abilitano ottimizzazioni avanzate e personalizzazioni degli operatori dei modelli AI per Huawei Ascend hardware.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o sul posto di lavoro) è rivolto a sviluppatori di sistema di livello avanzato che desiderano creare, distribuire e ottimizzare operatori personalizzati per i modelli AI utilizzando il modello di programmazione TIK di CANN e l'integrazione del compilatore TVM.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Scrivere e testare operatori AI personalizzati utilizzando il TIK DSL per i processori Ascend.
• Integrare gli operatori personalizzati nell'ambiente runtime di CANN e nel grafo di esecuzione.
• Utilizzare TVM per la pianificazione degli operatori, l'autotuning e il benchmarking.
• Debuggare ed ottimizzare le prestazioni a livello istruzione per pattern di calcolo personalizzati.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e dimostrativa.
• Sviluppo manuale degli operatori utilizzando le pipeline TIK e TVM.
• Test e ottimizzazione su hardware Ascend o simulatori.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Combina la potenza trasformativa dell'IA con l'agilità del calcolo edge in questo corso completo. Impara a distribuire modelli di IA direttamente sui dispositivi edge, dall'analisi delle architetture CNN al dominio della distillazione del know-how e dell'apprendimento federato. Questo addestramento pratico ti doterà delle competenze per ottimizzare le prestazioni dell'IA nel processing in tempo reale e nella decision-making all'edge.

Questo corso interattivo tenuto da un formatore (online o on-site) si rivolge a ingegneri di robotica a livello intermedio, sviluppatori di veicoli autonomi e ricercatori in campo AI che desiderano sfruttare l'Edge AI per soluzioni innovative nei sistemi autonoma.

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

• Capire il ruolo e i benefici dell'Edge AI nei sistemi autonomi.
• Sviluppare e distribuire modelli AI per il processing in tempo reale sui dispositivi Edge.
• Implementare soluzioni Edge AI in veicoli autonome, droni e robotica.
• Delineare e ottimizzare sistemi di controllo utilizzando l'Edge AI.
• Gestire le considerazioni etiche e regolative nelle applicazioni AI autonome.

Questo corso interattivo guidato da un instruttore (online o in presenza) a Italia è rivolto a sviluppatori e professionisti IT di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa dell'Edge AI, dalla teoria alla pratica, inclusa la configurazione e il deployment.

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

• Comprendere i concetti fondamentali dell'Edge AI.
• Configurare ambienti per l'Edge AI.
• Sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli di Edge AI.
• Deployare e gestire applicazioni di Edge AI.
• Integrare l'Edge AI con sistemi e workflow esistenti.
• Affrontare le questioni etiche e le best practice nella implementazione dell'Edge AI.

Questo corso interattivo e guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomédici e sviluppatori AI che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative nel settore sanitario.

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

• Comprendere il ruolo e i benefici dell'Edge AI nella sanità.
• Sviluppare e distribuire modelli AI su dispositivi Edge per applicazioni sanitarie.
• Implementare soluzioni Edge AI in dispositivi indossabili ed strumenti diagnostici.
• Progettare e distribuire sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando l'Edge AI.
• Affrontare le considerazioni etiche e regolamentari nelle applicazioni AI nella sanità.

Questo addestramento guidato da un docente in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, architetti di sistemi e professionisti dell'industria che desiderano sfruttare l'Edge AI per migliorare le applicazioni IoT con capacità di elaborazione dei dati e analisi intelligenti.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'Edge AI e la sua applicazione nell'IoT.
• Configurare ambienti Edge AI per dispositivi IoT.
• Sviluppare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per applicazioni IoT.
• Implementare l'elaborazione dei dati in tempo reale e la decision-making nei sistemi IoT.
• Integrare Edge AI con diversi protocolli e piattaforme IoT.
• Affrontare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'Edge AI per l'IoT.

Questo addestramento guidato da un formatore (online o su sito) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e professionisti IT che desiderano comprendere i fondamenti dell'Edge AI e le sue applicazioni introduttive.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti base ed l'architettura dell'Edge AI.
• Configurare gli ambienti per l'Edge AI.
• Sviluppare e distribuire semplici applicazioni di Edge AI.
• Identificare e comprendere i casi d'uso ed i vantaggi dell'Edge AI.