Formation CANN pour Edge AI Déploiement

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires des télécommunications, ingénieurs IA et spécialistes IoT qui souhaitent explorer comment les réseaux 5G accélèrent les applications Edge AI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'Edge AI.
• Déployer des modèles IA optimisés pour les applications à faible latence dans des environnements 5G.
• Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel en utilisant l'Edge AI et la connectivité 5G.
• Optimiser les charges de travail IA pour une performance efficace sur les dispositifs edge.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens avancés de l'IA, chercheurs et développeurs qui souhaitent maîtriser les dernières avancées dans l'IA Edge, optimiser leurs modèles IA pour le déploiement edge, et explorer des applications spécialisées à travers divers secteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer les techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles IA Edge.
• Mettre en œuvre des stratégies à la pointe pour déployer des modèles IA sur des dispositifs edge.
• Utiliser des outils et frameworks spécialisés pour les applications avancées d'IA Edge.
• Optimiser la performance et l'efficacité des solutions d'IA Edge.
• Explorer les cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes dans l'IA Edge.
• Aborder les considérations éthiques avancées et de sécurité pour le déploiement IA Edge.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des dispositifs edge dans diverses applications.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Configurer et installer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement edge.
• Implémenter des solutions pratiques d'IA sur les dispositifs en périphérie.
• Évaluer et améliorer la performance des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA edge.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de haut niveau en cybersécurité, aux ingénieurs IA et aux développeurs IoT qui souhaitent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et des stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les risques et les vulnérabilités en matière de sécurité dans les déploiements Edge AI.
• Mettre en œuvre des techniques d'encryption et d'authentification pour la protection des données.
• Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de faire face aux menaces cybernétiques.
• Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles IA dans les environnements edge.

CANN (Architecture de calcul pour Neural Networks) est un kit d'outils de calcul AI de Huawei utilisé pour compiler, optimiser et déployer des modèles IA sur les processeurs Ascend AI.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s’adresse aux développeurs IA débutants qui souhaitent comprendre comment CANN s'intègre dans le cycle de vie du modèle, depuis l'entraînement jusqu'au déploiement, et comment il fonctionne avec des cadres comme MindSpore, TensorFlow, et PyTorch.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le but et l'architecture du kit d'outils CANN.
• Configurer un environnement de développement avec CANN et MindSpore.
• Convertir et déployer un modèle IA simple sur la matériel Ascend.
• Acquérir une connaissance fondamentale pour des projets futurs d'optimisation ou d'intégration CANN.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec le déploiement de modèles simples.
• Présentation étape par étape de la chaîne d'outils CANN et des points d'intégration.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

La pile d'IA de Huawei — allant de l'CANN SDK de niveau basique au cadre MindSpore de niveau élevé — offre un environnement intégré pour le développement et la mise en œuvre de l'IA, optimisé pour les matériels Ascend.

Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels techniques débutants à intermédiaires qui souhaitent comprendre comment les composants CANN et MindSpore fonctionnent ensemble pour soutenir la gestion du cycle de vie de l'IA et les décisions d’infrastructure.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture en couches de la pile de calcul Huawei pour IA.
• Identifier comment CANN soutient l'optimisation des modèles et leur déploiement au niveau matériel.
• Évaluer le cadre MindSpore et sa chaîne d'outils en relation avec les alternatives de l’industrie.
• Positionner la pile IA de Huawei dans les environnements entreprise ou cloud/dans les locaux.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Démonstrations de systèmes en direct et parcours basés sur des cas concrets.
• Ateliers guidés optionnels sur le flux de modèles de MindSpore à CANN.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) est la base de calcul IA de Huawei qui permet aux développeurs d'optimiser les performances des réseaux de neurones déployés sur les processeurs Ascend AI.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et ingénieurs systèmes de niveau avancé qui souhaitent optimiser les performances d'inférence en utilisant les outils avancés du SDK CANN, notamment le Graph Engine, TIK et le développement d'opérateurs personnalisés.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture de runtime et le cycle de performance de CANN.
• Utiliser des outils de profilage et le Graph Engine pour l'analyse et l'optimisation des performances.
• Créer et optimiser des opérateurs personnalisés en utilisant TIK et TVM.
• Résoudre les goulots d'étranglement mémoire et améliorer le débit du modèle.

Format de la formation

• Cours interactif avec discussion.
• Ateliers pratiques avec profilage en temps réel et ajustement des opérateurs.
• Exercices d'optimisation utilisant des exemples de déploiement complexes.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter pour organiser la session.

Le CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, notamment sur le matériel Huawei Ascend.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de l'IA intermédiaires qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de traitement du langage en utilisant le CANN SDK pour des cas d'utilisation en production.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur (CV) et de traitement du langage naturel (NLP) en utilisant CANN et AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches comme la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
• Construire des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement au bord ou dans le cloud.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et démonstration.
• Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception de pipelines en temps réel utilisant des cas d'utilisation réels de CV et NLP.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) et Apache TVM permettent une optimisation et une personnalisation avancées des opérateurs de modèles IA pour Huawei Ascend matériel.

Cette formation en direct menée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs systèmes de niveau avancé qui souhaitent créer, déployer et ajuster des opérateurs personnalisés pour les modèles IA à l'aide du modèle de programmation TIK de CANN et de l'intégration du compilateur TVM.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Écrire et tester des opérateurs IA personnalisés à l'aide du TIK DSL pour les processeurs Ascend.
• Intégrer les opérations personnalisées dans le runtime CANN et le graphe d'exécution.
• Utiliser TVM pour l'ordonnancement des opérateurs, l'autotuning et le benchmarking.
• Déboguer et optimiser les performances au niveau de l'instruction pour des schémas de calcul personnalisés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et démonstration.
• Codage pratique des opérateurs en utilisant les pipelines TIK et TVM.
• Tests et ajustements sur du matériel Ascend ou des simulateurs.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour faire les arrangements.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'agritech débutants et intermédiaires, aux spécialistes IoT et aux ingénieurs AI qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'agriculture de précision.
• Mettre en œuvre des systèmes de surveillance des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
• Développer des solutions d'irrigation automatisée et de surveillance environnementale.
• Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse Edge AI en temps réel.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs intermédiaires en robotique, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'IA Edge pour des solutions innovantes dans les systèmes autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'IA Edge dans les systèmes autonomes.
• Développer et déployer des modèles IA pour un traitement en temps réel sur des dispositifs Edge.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA Edge dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'IA Edge.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.