Formation CANN for Edge AI Deployment

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux praticiens, chercheurs et développeurs en IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées en matière d'Edge AI, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie, et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs d'activité.

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

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

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal en utilisant la plateforme Ascend de Huawei et l'outil CANN.

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

• Configurer l'environnement de développement CANN.
• Développer des applications IA à l'aide de MindSpore et des workflows CloudMatrix.
• Optimiser les performances sur les NPUs Ascend en utilisant des opérateurs personnalisés et le tiling.
• Déployer des modèles dans des environnements edge ou cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Utilisation pratique de Huawei Ascend et de l'outil CANN dans des applications d'exemple.
• Exercices guidés axés sur la construction, la formation et le déploiement du modèle.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée basée sur votre infrastructure ou vos jeux de données, veuillez nous contacter pour organiser cela.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
• Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
• Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
• Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
• Practical deployment scenarios based on real-world AI models.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans le déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'Edge AI et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement informatique périphérique.
• Développer, former et optimiser des modèles d'IA pour le déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions pratiques d'IA sur des appareils périphériques.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'Edge AI.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
• Set up a development environment with CANN and MindSpore.
• Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
• Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with simple model deployment.
• Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
• Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
• Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
• Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Live system demos and case-based walkthroughs.
• Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
• Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
• Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
• Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
• Optimization exercises using edge-case deployment examples.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
• Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
• Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
• Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
• Live pipeline design using real CV and NLP use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
• Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
• Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
• Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
• Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour mettre au point des solutions innovantes en matière de systèmes autonomes.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure 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.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
• Concevoir et optimiser les systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonome.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension complète de l'Edge AI, du concept à la mise en œuvre pratique, y compris l'installation et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
• Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer les applications Edge AI.
• Intégrer l'Edge AI aux systèmes et flux de travail existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre de l'Edge AI.

Cette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les soins de santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des dispositifs de pointe pour des applications de soins de santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA périphérique.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications de l'IA dans le domaine de la santé.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux architectes système et aux professionnels de l'industrie qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et son application dans l'IoT.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement des données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI à divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière d'Edge AI pour l'IoT.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'Edge AI et ses applications d'introduction.

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

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Edge AI.
• Mettre en place et configurer des environnements Edge AI.
• Développer et déployer des applications Edge AI simples.
• Identifier et comprendre les cas d'utilisation et les avantages de l'Edge AI.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la cybersécurité de niveau intermédiaire, aux administrateurs de systèmes et aux chercheurs en éthique de l'IA qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions d'IA Edge.

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

• Comprendre les défis en matière de sécurité et de protection de la vie privée dans l'Edge AI.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données de l'Edge AI.
• Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans les déploiements Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et assurer la conformité avec les réglementations.
• Effectuer des évaluations et des audits de sécurité pour les applications Edge AI.