Formation CANN pour le déploiement de l'IA en périphérie

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels des télécommunications de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en IA et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent explorer comment les réseaux 5G accélèrent les applications d'IA de périphérie.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

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

Cette formation en direct animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou en personne) s'adresse aux praticiens de l'IA, aux chercheurs et aux développeurs de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en IA aux limites, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement aux limites et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs.

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

• Explorer des techniques avancées de développement et d'optimisation de modèles d'IA aux limites.
• Mettre en œuvre des stratégies de pointe pour déployer des modèles d'IA sur des appareils aux limites.
• Utiliser des outils et des cadres spécialisés pour des applications avancées d'IA aux limites.
• Optimiser les performances et l'efficacité des solutions d'IA aux limites.
• Explorer des cas d'utilisation innovants et les tendances émergentes en IA aux limites.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité avancées dans les déploiements d'IA aux limites.

Huawei Ascend est une famille de processeurs IA conçus pour l'inférence et l'entraînement haute performance.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux ingénieurs en IA et aux data scientists de niveau intermédiaire qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseaux neuronaux à l'aide de la plateforme Ascend de Huawei et de la boîte à outils CANN.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer l'environnement de développement CANN.
• Développer des applications IA à l'aide de MindSpore et des workflows CloudMatrix.
• Optimiser les performances sur les NPU Ascend à l'aide d'opérateurs personnalisés et du tuilage.
• Déployer des modèles dans des environnements edge ou cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• Pratique avec la plateforme Huawei Ascend et la boîte à outils CANN dans des applications d'exemple.
• Exercices guidés axés sur la création, l'entraînement et le déploiement de modèles.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours en fonction de votre infrastructure ou de vos jeux de données, veuillez nous contacter pour en convenir.

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie, afin de répondre à diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils en périphérie.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Prendre en compte les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA en périphérie.

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

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

• Comprendre les risques et vulnérabilités de sécurité liés aux déploiements d'IA de périphérie.
• Mettre en œuvre des techniques de chiffrement et d'authentification pour la protection des données.
• Concevoir des architectures d'IA de périphérie résilientes capables de résister aux menaces cybernétiques.
• Appliquer des stratégies de déploiement sécurisées des modèles d'IA dans des environnements de périphérie.

Les MLU (Unités de calcul pour l'intelligence artificielle) de Cambricon sont des puces AI spécialisées, optimisées pour l'inférence et l'entraînement dans des environnements de pointe et de data centers.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant concevoir et déployer des modèles d'IA à l'aide du framework BANGPy et du SDK Neuware sur du matériel Cambricon MLU.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et mettre en place les environnements de développement BANGPy et Neuware.
• Développer et optimiser des modèles basés sur Python et C++ pour les MLU Cambricon.
• Déployer des modèles sur des appareils edge et des data centers exécutant le runtime Neuware.
• Intégrer des workflows ML avec les fonctionnalités d'accélération spécifiques aux MLU.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Mise en pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
• Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée adaptée à votre modèle d'appareil Cambricon ou à votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Le CANN (Compute Architecture for Neural Networks) est la boîte à outils de calcul IA de Huawei, utilisée pour compiler, optimiser et déployer des modèles IA sur des processeurs IA Ascend.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs IA débutants qui souhaitent comprendre comment le CANN s'intègre dans le cycle de vie du modèle, de l'entraînement au déploiement, et comment il fonctionne avec des frameworks tels que MindSpore, TensorFlow et PyTorch.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'objectif et l'architecture de la boîte à outils CANN.
• Configurer un environnement de développement avec CANN et MindSpore.
• Convertir et déployer un modèle IA simple sur du matériel Ascend.
• Acquérir des connaissances fondamentales pour de futurs projets d'optimisation ou d'intégration avec CANN.

Format du cours

• Cours interactif et débats.
• Travaux pratiques avec déploiement de modèles simples.
• Guide 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 organiser cela.

La pile IA de Huawei, allant du SDK CANN de bas niveau au framework MindSpore de haut niveau, offre un environnement de développement et de déploiement IA étroitement intégré, optimisé pour le matériel Ascend.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels techniques de niveau débutant à intermédiaire souhaitant 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 l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture en couches de la pile de calcul IA de Huawei.
• Identifier comment CANN soutient l'optimisation des modèles et le déploiement au niveau du matériel.
• Évaluer le framework MindSpore et sa chaîne d'outils par rapport aux alternatives de l'industrie.
• Positionner la pile IA de Huawei dans des environnements d'entreprise, qu'ils soient dans le cloud ou sur site (on-prem).

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Démonstrations système en direct et ateliers basés sur des cas pratiques.
• Laboratoires guidés optionnels sur le flux de modèles, de MindSpore à CANN.

Options de personnalisation de la formation

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

Le kit de développement CANN (Compute Architecture for Neural Networks) est la base informatique d'intelligence artificielle de Huawei, permettant aux développeurs d'ajuster et d'optimiser les performances des réseaux de neurones déployés sur les processeurs IA Ascend.

Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs IA de niveau avancé et aux ingénieurs systèmes souhaitant optimiser les performances d'inférence à l'aide de la suite d'outils avancés de CANN, y compris le moteur de graphes (Graph Engine), TIK et le développement d'opérateurs personnalisés.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture d'exécution et le cycle de vie des performances de CANN.
• Utiliser les outils de profilage et le moteur de graphes pour l'analyse et l'optimisation des performances.
• Créer et optimiser des opérateurs personnalisés à l'aide de TIK et de TVM.
• Résoudre les goulets d'étranglement mémoire et améliorer le débit des modèles.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Pratiques avec des profils en temps réel et réglage des opérateurs.
• Exercices d'optimisation à l'aide d'exemples de déploiement de cas limites.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

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

Cette formation pratique dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage en utilisant le SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur et de TAL à l'aide de CANN et d'AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir des modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse des sentiments.
• Construire des pipelines de vision par ordinateur et de TAL en temps réel pour des scénarios de déploiement sur edge ou dans le cloud.

Format du cours

• Conférence interactive et démonstration.
• Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception de pipelines en direct en utilisant des cas d'utilisation réels de vision par ordinateur et de TAL.

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 l'optimisation avancée et la personnalisation des opérateurs de modèles d'IA pour le matériel Huawei Ascend.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs système de niveau avancé souhaitant créer, déployer et affiner des opérateurs personnalisés pour des modèles d'IA en utilisant le modèle de programmation TIK de CANN et l'intégration du compilateur TVM.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Écrire et tester des opérateurs d'IA personnalisés à l'aide du DSL TIK pour les processeurs Ascend.
• Intégrer des ops personnalisés dans le runtime CANN et le graphe d'exécution.
• Utiliser TVM pour la planification des opérateurs, l'auto-tuning et le benchmarking.
• Déboguer et optimiser les performances au niveau des instructions pour des motifs de calcul personnalisés.

Format du cours

• Cours interactif et démonstrations.
• Codage pratique d'opérateurs utilisant les pipelines TIK et TVM.
• Tests et affinement sur du matériel Ascend ou des simulateurs.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'agritech, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA, de niveau débutant à intermédiaire, souhaitant développer et déployer des solutions d'IA en bordure pour l'agriculture intelligente.

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

• Comprendre le rôle de l'IA en bordure 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 détection environnementale.
• Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse en temps réel de l'IA en bordure.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur à Canada (en ligne ou en salle), s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA souhaitant tirer parti de l'Edge AI pour créer des solutions innovantes de systèmes autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
• Développer et déployer des modèles d'IA pour le traitement en temps réel sur des appareils périphériques.
• Implémenter des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
• Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.