CANN für Edge AI-Deployment Schulung

Diese live unterrichtete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Telekommunikationsexpertinnen und -experten auf mittlerem Niveau, KI-Ingenieurinnen und -ingenieure sowie IoT-Spezialistinnen und -spezialisten, die untersuchen möchten, wie 5G-Netze Edge-AI-Anwendungen beschleunigen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• die Grundlagen der 5G-Technologie und deren Einfluss auf Edge-AI verstehen.
• KI-Modelle für Anwendungen mit niedriger Latenz in 5G-Umgebungen bereitstellen können.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge-AI und 5G-Konnektivität implementieren können.
• KI-Workloads für eine effiziente Leistung auf Edge-Geräten optimieren können.

Das fortgeschrittene Kursangebot «6G und die intelligente Edge» untersucht die Integration von 6G-Funktechnologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und KI-gesteuerter Datenverarbeitung zur Unterstützung intelligenter, latenzarmer und adaptiver Infrastrukturen.

Dieser live vermittelte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten mit mittlerem Erfahrungsniveau, die die Synergie zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen verstehen und nächste Generation verteilter Architekturen entwerfen möchten.

Nach Abschluss des Kurses können die Teilnehmer:

• Verstehen, wie 6G das Edge Computing und IoT-Architekturen transformieren wird.
• Verteilte Systeme für ultra-niedrige Latenz, hohe Bandbreite und autonome Operationen entwerfen.
• KI und Datenanalyse an der Edge integrieren, um intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-taugliche Edge-Infrastrukturen planen.
• Geschäfts- und Betriebsmodelle bewerten, die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglicht werden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Fallstudien und angewandte Architekturdesign-Übungen.
• Praxisnahe Simulation mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine individuell angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese durch einen Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker, Forscher und Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die die neuesten Entwicklungen in der Edge AI beherrschen, ihre KI-Modelle für das Edge-Deployment optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Techniken zur Entwicklung und Optimierung von Edge-AI-Modellen zu erkunden.
• neueste Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für erweiterte Edge-AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistung und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und sicherheitstechnische Aspekte bei der Bereitstellung von Edge AI zu berücksichtigen.

Huawei Ascend ist eine Familie von KI-Prozessoren, die für Hochleistungs-Inferenz und -Training entwickelt wurden.

Diese instructor-led Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure und Data Scientists auf mittlem Niveau, die neuronale Netzwerkmodelle mit der Huawei-Ascend-Plattform und dem CANN-Toolkit entwickeln und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• die CANN-Entwicklungsumgebung einrichten und konfigurieren.
• KI-Anwendungen mit MindSpore- und CloudMatrix-Workflows entwickeln.
• die Leistung auf Ascend-NPUs durch benutzerdefinierte Operatoren und Tiling optimieren.
• Modelle in Edge- oder Cloud-Umgebungen bereitstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisnahe Anwendung der Huawei Ascend-Plattform und des CANN-Toolkits in Beispielanwendungen.
• Geführte Übungen zur Modellentwicklung, zum Training und zur Bereitstellung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine auf Ihre Infrastruktur oder Ihre Datenbanken zugeschnittene Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ist der AI-Berechnungsstack von Huawei zur Bereitstellung und Optimierung von KI-Modellen auf Ascend-KI-Prozessoren.

Dieses instruktionsgeleitete, live durchgeführte Training (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Ingenieure mit mittlerem Wissensstand, die trainierte KI-Modelle effizient auf Huawei-Ascend-Hardware unter Verwendung des CANN-Toolkits sowie Tools wie MindSpore, TensorFlow oder PyTorch bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die CANN-Architektur und ihre Rolle in der KI-Bereitstellungspipeline verstehen.
• Modelle aus gängigen Frameworks in ASC-kompatible Formate konvertieren und anpassen.
• Tools wie ATC, OM-Modellkonvertierung und MindSpore für die Inferenz an der Edge und in der Cloud nutzen.
• Probleme bei der Bereitstellung diagnosegerecht lösen und die Leistung auf Ascend-Hardware optimieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Demonstration.
• Praxisübungen mit CANN-Tools sowie Ascend-Simulatoren oder -Geräten.
• Praktische Bereitstellungsszenarien basierend auf realen KI-Modellen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Vorkenntnissen, Data Scientists und Technikinteressierte, die praktische Fähigkeiten zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmende:

• Die Prinzipien von Edge AI und deren Vorteile verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einrichten und konfigurieren.
• KI-Modelle für den Einsatz am Edge entwickeln, trainieren und optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten implementieren.
• Die Leistung von am Edge bereitgestellten Modelle bewerten und verbessern.
• Ethische und sicherheitstechnische Aspekte bei Edge-AI-Anwendungen berücksichtigen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Experten, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmassnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen bei Edge-AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz der Daten einzusetzen.
• Widerstandsfähige Edge-AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyberbedrohungen standhalten können.
• Sichere Strategien für die KI-Modellbereitstellung in Edge-Umgebungen anzuwenden.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) sind spezialisierte KI-Chips, die für Inferenz und Training in Edge- und Rechenzentrums-Szenarien optimiert wurden.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die mit dem BANGPy-Framework und dem Neuware SDK KI-Modelle auf Cambricon MLU-Hardware entwickeln und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Entwicklungsumgebungen für BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Rechenzentrums-Geräten mit Neuware-Runtime bereitzustellen.
• ML-Workflows mit MLU-spezifischen Beschleunigungsfunktionen zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Anwendung von BANGPy und Neuware für Entwicklung und Deployment.
• Geführte Übungen mit Fokus auf Optimierung, Integration und Tests.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrem Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ist Huaweis KI-Berechnungstoolkit, das zum Kompilieren, Optimieren und Bereitstellen von KI-Modellen auf Ascend-KI-Prozessoren verwendet wird.

Dieses instructor-led, live Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich der KI-Entwicklung, die verstehen möchten, wie CANN in den Modelllebenszyklus von Training bis zur Bereitstellung integriert ist und mit Frameworks wie MindSpore, TensorFlow und PyTorch zusammenarbeitet.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Den Zweck und die Architektur des CANN-Toolkits zu verstehen.
• Eine Entwicklungsumgebung mit CANN und MindSpore einzurichten.
• Ein einfaches KI-Modell auf Ascend-Hardware zu konvertieren und bereitzustellen.
• Grundlagenwissen für zukünftige CANN-Optimierungs- oder Integrationsprojekte zu gewinnen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Labs mit einfacher Modellbereitstellung.
• Schritt-für-Schritt-Durchlauf des CANN-Toolchains und der Integrationspunkte.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Der KI-Stack von Huawei – vom niedrigen CANN-SDK bis zum hochrangigen MindSpore-Framework – bietet eine eng integrierte Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung von KI, optimiert für Ascend-Hardware.

Diese instructor-led-Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit Grund- bis Mittelstufenkenntnissen, die verstehen möchten, wie die Komponenten CANN und MindSpore zusammenarbeiten, um das KI-Lebenszyklusmanagement und Infrastruktur-Entscheidungen zu unterstützen.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• Die schichtbasierte Architektur von Huaweis KI-Compute-Stack verstehen.
• Identifizieren, wie CANN die Modelloptimierung und hardwarenahe Bereitstellung unterstützt.
• Das MindSpore-Framework und die Toolchain im Vergleich zu Branchenalternativen bewerten.
• Huaweis KI-Stack in Unternehmen oder Cloud-/On-Prem-Umgebungen positionieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Live-System-Demos und Fallbeispiel-basierte Durchläufe.
• Optionale angeleitete Labs zum Modellfluss von MindSpore zu CANN.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) ist die AI-Compute-Basisplattform von Huawei, die Entwicklern ermöglicht, die Leistung deployter neuronaler Netze auf Ascend AI-Prozessoren fein abzustimmen und zu optimieren.

Dieser dozentengestützte, live durchgeführte Lehrgang (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler und Systemingenieure, die die Inferenzleistung mithilfe der erweiterten Toolchain von CANN optimieren möchten, wozu die Graph Engine, TIK sowie die Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren gehören.

Nach Abschluss dieses Lehrgangs werden die Teilnehmenden in der Lage sein: 

• Die Laufzeitarchitektur und den Performance-Lebenszyklus von CANN zu verstehen.
• Profiling-Tools sowie die Graph Engine für die Leistungsanalyse und -optimierung einzusetzen.
• Benutzerdefinierte Operatoren mit TIK und TVM zu erstellen und zu optimieren.
• Gedrosselte Speicherzugriffe zu beheben und den Durchsatz von Modellen zu verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxislabs mit Echtzeit-Profiling und Optimierung von Operatoren.
• Optimierungsübungen anhand von Einsatzszenarien für Randfälle (Edge Cases).

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Falls Sie eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Tools für die Bereitstellung und Optimierung von Echtzeit-KI-Anwendungen im Bereich Computer Vision und NLP, insbesondere auf Huawei-Ascend-Hardware.

Diese Instructor-led-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker mit mittlerem Erfahrungsgrad, die Vision- und Sprachmodelle für Produktionsanwendungen mit dem CANN SDK entwickeln, bereitstellen und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitstellen und optimieren.
• CANN-Tools nutzen, um Modelle zu konvertieren und in Echtzeit-Pipelines zu integrieren.
• Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung und Stimmungsanalyse optimieren.
• Echtzeit-CV-/NLP-Pipelines für Edge- oder Cloud-basierte Bereitstellungsszenarien erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisworkshop mit Modellbereitstellung und Leistungsmessung (Profiling).
• Live-Design von Pipelines anhand realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.

Optionen zur Kursanpassung

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine individuelle Schulung für diesen Kurs zu vereinbaren.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) und Apache TVM ermöglichen fortgeschrittene Optimierung und Anpassung von KI-Modelloperatoren für Huawei Ascend-Hardware.

Dieser live-geleitete Online- oder Vor-Ort-Training ist auf Systementwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen ausgerichtet, die benutzerdefinierte Operatoren für KI-Modelle erstellen, bereitstellen und optimieren möchten, indem sie das TIK-Programmiermodell von CANN und die TVM-Compiler-Integration nutzen.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• Benutzerdefinierte KI-Operatoren mit der TIK DSL für Ascend-Prozessoren schreiben und testen.
• Benutzerdefinierte Operatoren in die CANN-Laufzeitumgebung und den Ausgabegraphen integrieren.
• TVM für Operator-Scheduling, automatisches Tuning und Benchmarking nutzen.
• Die Leistung auf Instruktionsebene für benutzerdefinierte Berechnungsmuster debuggen und optimieren.

Trainingsformat

• Interaktiver Vortrag und Demonstration.
• Praktisches Programmieren von Operatoren mit TIK- und TVM-Pipelines.
• Testen und Tuning auf Ascend-Hardware oder Simulatoren.

Trainingsanpassungsoptionen

• Für ein maßgeschneidertes Training dieses Kurses kontaktieren Sie uns bitte zur Organisation.

Kombinieren Sie die transformativen Kräfte der KI mit der Agilität von Edge Computing in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Endgeräten bereitzustellen – vom Verständnis von CNN-Architekturen bis zur Meisterschaft von Knowledge Distillation und Federated Learning. Diese praxisorientierte Schulung rüstet Sie mit den Fähigkeiten aus, um die KI-Leistung für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Edge zu optimieren.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Agritech-Profis auf Einstiegs- bis fortgeschrittenem Niveau, IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure, die Edge AI-Lösungen für intelligentes Farming entwickeln und einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge AI in der präzisen Landwirtschaft zu verstehen.
• KI-gesteuerte Systeme zum Monitoring von Nutzpflanzen und Nutztieren umzusetzen.
• Automatisierte Bewässerungs- und Umwelt-Monitoring-Lösungen zu entwickeln.
• Die landwirtschaftliche Effizienz durch Echtzeit-Analysen mit Edge AI zu optimieren.