CANN für Edge AI Deployment Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Telekommunikationsfachkräfte, AI-Ingenieure und IoT-Spezialisten, die das Potenzial von 5G-Netzen für die Beschleunigung von Edge-AI-Anwendungen erkunden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und ihren Einfluss auf Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle für niedrige Latenzanwendungen in 5G-Umgebungen bereitzustellen.
• Echtzeit-Entscheidungssysteme mit Edge AI und 5G-Konnektivität umzusetzen.
• AI-Arbeitslasten für eine effiziente Leistung auf Edge-Geräten zu optimieren.

6G und der intelligente Edge ist ein vorausschauender Kurs, der die Integration von 6G-Technologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und AI-gestützter Datenverarbeitung erforscht, um intelligente, niedrig-latenzfähige und anpassungsfähige Infrastrukturen zu unterstützen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Architekten, die lernen möchten, wie sie vernetzte Architekturen der nächsten Generation mit dem Synergieeffekt von 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen entwerfen können.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, wie 6G den Edge Computing und IoT-Architekturen verändern wird.
• Verteilte Systeme für ultraniedrig-latente, hohe Bandbreite und autonome Betriebsabläufe zu entwerfen.
• AI- und Datenanalyse am Edge für intelligente Entscheidungsfindung zu integrieren.
• Skalierbare, sichere und robuste 6G-fähige Edge-Infrastrukturen zu planen.
• Geschäfts- und Betriebsmodelle zu bewerten, die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglicht werden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Fallstudien und praktische Architekturdesign-Übungen.
• Praktische Simulation mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Kursanpassungsoptionen

• Für ein angepasstes Training zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Gehaltene Training in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die das letzte Fortschreiten im Bereich Edge AI meistern möchten, ihre AI-Modelle für die Bereitstellung am Rande optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Erweiterte Techniken im Edge AI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Auf der Kante neueste Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen umzusetzen.
• Spezialisierte Werkzeuge und Frameworks für erweiterte Edge AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Use Cases und aufstrebende Trends im Bereich Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und Sicherheitsaspekte in Edge AI-Bereitstellungen anzugehen.

Huawei Ascend ist eine Familie von AI-Prozessoren, die für leistungsstarke Inferenz- und Trainingsvorgänge entwickelt wurden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, neuronale Netzmodelle unter Verwendung der Huawei Ascend-Plattform und des CANN-Toolkits zu entwickeln und zu optimieren.

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

• Die CANN-Entwicklungsumgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Anwendungen unter Verwendung von MindSpore und CloudMatrix-Arbeitsabläufen zu entwickeln.
• Die Leistung auf Ascend NPUs durch benutzerdefinierte Operatoren und Tiling zu optimieren.
• Modelle in Edge- oder Cloudumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Nutzung von Huawei Ascend und dem CANN-Toolkit in Beispielanwendungen.
• Geleitete Übungen, die sich auf das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen konzentrieren.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine angepasste Schulung basierend auf Ihrer Infrastruktur oder Datensätzen anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ist Huaweis AI-Rechenstack für die Bereitstellung und Optimierung von AI-Modellen auf Ascend-AI-Prozessoren.

Diese von einem Trainer geführte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrierte AI-Entwickler und Ingenieure, die effizient ausgebildete AI-Modelle mit dem CANN-Toolkit und Tools wie MindSpore, TensorFlow oder PyTorch auf Huawei Ascend-Hardware bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur von CANN und ihre Rolle im AI-Bereitstellungspipeline zu verstehen.
• Modelle aus beliebten Frameworks in Ascend-kompatible Formate umzuwandeln und anzupassen.
• Tools wie ATC, OM-Modellkonvertierung und MindSpore für Edge- und Cloud-Inferenz zu verwenden.
• Bereitstellungsprobleme zu diagnostizieren und die Leistung auf Ascend-Hardware zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisarbeit mit CANN-Tools und Ascend-Simulatoren oder Geräten.
• Praktische Bereitstellungsszenarien auf der Basis realer AI-Modelle.

Optionen für angepasste Schulungen

• Wenn Sie eine angepasste Schulung zu diesem Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Entwickler, Datenwissenschaftler und Technologie-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Bereitstellen von AI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erlangen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Eine Umgebung für Edge-Computing einzurichten und zu konfigurieren.
• AI-Modelle zur Bereitstellung auf Edge-Geräten zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Praktische AI-Lösungen auf Edge-Geräten umzusetzen.
• Die Leistung von auf Edge-Geräten bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ETHERISCHE UND SICHERHEITSASPEKTE IN EDGE AI ANWENDUNGEN ZU BEHANDLUNG.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cybersecurity-Experten, AI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

Am Ende des Schulungskurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Edge AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zur Datenschutz einsetzen.
• Resiliente Edge AI-Architekturen entwerfen, die cyberbedrohungen standhalten können.
• Sichere Strategien für die Bereitstellung von AI-Modellen in Edge-Umgebungen anwenden.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die Modelle mit dem BANGPy-Framework und der Neuware SDK auf Cambricon MLU-Hardware erstellen und bereitstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Entwicklungsumgebungen von BANGPy und Neuware einzurichten und zu konfigurieren.
• Python- und C++-basierte Modelle für Cambricon MLUs zu entwickeln und zu optimieren.
• Modelle auf Edge- und Datenzentren-Geräten bereitzustellen, die den Neuware Runtime ausführen.
• ML-Arbeitsabläufe mit MLU-spezifischen Beschleunigungsmerkmalen zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praxisorientierte Nutzung von BANGPy und Neuware zur Entwicklung und Bereitstellung.
• Führung durch Übungen, die sich auf Optimierung, Integration und Testen konzentrieren.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine an Ihren Cambricon-Gerätemodell oder Anwendungsfall angepasste Ausbildung zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ist Huaweis AI-Computing-Toolkast, der verwendet wird, um AI-Modelle auf Ascend-AI-Prozessoren zu kompilieren, zu optimieren und bereitzustellen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich AI-Entwicklung, die verstehen möchten, wie CANN in den Modellzyklus von der Ausbildung bis zur Bereitstellung einbezogen wird und wie es mit Frameworks wie MindSpore, TensorFlow und PyTorch zusammenarbeitet.

Am Ende des Kurses 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 AI-Modell auf Ascend-Hardware umzusetzen und bereitzustellen.
• Grundlegendes Wissen für zukünftige Optimierungs- oder Integrationsprojekte mit CANN zu erlangen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praxisübungen mit einfacher Modellbereitstellung.
• Schritt-für-Schritt-Anleitung durch die CANN-Toolkette und Integrationspunkte.

Anpassungsoptionen des Kurses

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

Huawei's AI-Stack — vom unteren SDK-CANN bis zum höherstufigen MindSpore-Framework — bietet eine eng integrierte Entwicklungsumgebung für die Bereitstellung von KI, optimiert für Ascend-Hardware.

Diese instructor-led Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene in technischen Berufen, die verstehen möchten, wie die Komponenten CANN und MindSpore zusammenarbeiten, um das KI-Lebenszyklus-Management und Infrastrukturentscheidungen zu unterstützen.

Am Ende der Ausbildung können die Teilnehmer Folgendes:

• Die aufgeschichtete Architektur von Huaweis AI-Berechnungsstack verstehen.
• Erkennen, wie CANN das Modelloptimierung und die Hardwarebereitstellung unterstützt.
• Den MindSpore-Framework und -Toolchain in Bezug auf Branchenalternativen bewerten.
• Positionieren von Huaweis AI-Stack innerhalb von Unternehmensumgebungen oder Cloud/on-prem-Umgebungen.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Live-Demos des Systems und fallbasierte Durchgänge.
• Optional geführte Workshops zum Modellfluss von MindSpore zu CANN.

Anpassungsoptionen der Ausbildung

• Bei Interesse an einer angepassten Trainingseinheit für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

CANN SDK (Compute Architecture für Neural Networks) ist die AI-Berechnungsplattform von Huawei, mit der Entwickler die Leistung von eingesetzten neuronalen Netzen auf Ascend AI-Prozessoren feinjustieren und optimieren können.

Diese in Live-Format durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler und Systemingenieure, die die Leistungsfähigkeit der Inferenz mit den erweiterten Werkzeugen von CANN optimieren möchten. Dies beinhaltet das Graph Engine, TIK sowie die Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren.

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

• CANN's Laufzeitarchitektur und Leistungszyklus zu verstehen.
• Profilierwerkzeuge und Graph Engine zur Analyse und Optimierung der Performance nutzen.
• Benutzerdefinierte Operatoren mit TIK und TVM erstellen und optimieren.
• Speichergrenzen auflösen und die Modelldurchsatzfähigkeit verbessern.

Format der Schulung

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Hände-direkt-Händefür-Schulungen mit realzeitiger Profilingfunktion und Anpassung von Operatoren.
• Optimierungsaufgaben unter Verwendung von Randfall-Deploymentbeispielen.

Anpassungsmöglichkeiten der Schulung

• Für eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Anpassung zu vereinbaren.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Bereitstellungs- und Optimierungstools für Echtzeit-AI-Anwendungen in der Computer Vision und NLP, insbesondere auf Huawei Ascend-Hardware.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, die Vision- und Sprachmodelle mit dem CANN SDK für Produktionsfallen bauen, bereitstellen und optimieren möchten.

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

• CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitzustellen und zu optimieren.
• Die CANN-Werkzeuge verwenden, um Modelle zu konvertieren und sie in Live-Pipelines zu integrieren.
• Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Detektion, Klassifizierung und Sentimentanalyse zu optimieren.
• Echtzeit-CV/NLP-Pipelines für Edge- oder cloudbasierte Bereitstellungsszenarien aufzubauen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praktische Übungen mit Modellbereitstellung und Leistungsprofiling.
• Live-Pipelinedesign unter Verwendung realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

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

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Systementwickler, die Custom-Operatoren für AI-Modelle mithilfe des TIK Programmiermodells und der TVM-Kompilerintegration von CANN erstellen, bereitstellen und einstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Custom-AI-Operatoren mit dem TIK DSL für Ascend-Prozessoren zu schreiben und zu testen.
• Custom-Ops in den CANN Runtime und die Ausführungsgraphik zu integrieren.
• TVM zur Operator-Scheduling, Auto-Tuning und Benchmarking zu verwenden.
• Instruktionsebene Leistungsprobleme von Custom-Berechnungsmustern zu debuggen und zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Demonstrations.
• Praxisorientiertes Coden von Operatoren mit TIK- und TVM-Pipelines.
• Testen und Einstellen auf Ascend-Hardware oder Simulatoren.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Vorstellung zu vereinbaren.

Kombinieren Sie die transformerische Kraft von KI mit der Agilität des Edge-Computings in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, AI-Modelle direkt auf Edge-Geräten zu deployen – vom Verständnis CNN-Architekturen bis hin zur Meisterung von Wissensdistanzierung und Federated Learning. Diese praktische Ausbildung wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um das Leistungsoptimum von AI für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rande zu erreichen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Agritech-Professionals, IoT-Spezialisten und AI-Ingenieure mit Grundkenntnissen bis zur Mittelstufe, die Edge AI-Lösungen für den Intelligenten Landbau entwickeln und einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge AI in der Präzisionslandwirtschaft zu verstehen.
• AI-gestützte Überwachungssysteme für Pflanzen und Nutztiere einzurichten.
• Automatisierte Bewässerungs- und Umweltsensingslösungen zu entwickeln.
• Die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge AI-Analysen zu optimieren.