Formation CANN pour Edge AI Déploiement

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.

La famille de processeurs Huawei Ascend est conçue pour une inférence et un entraînement de haute performance.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal à l'aide du plateau Ascend de Huawei et du kit CANN.

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

• Configurer et paramétrer l'environnement de développement CANN.
• Développer des applications IA en utilisant MindSpore et CloudMatrix workflows.
• Optimiser les performances sur les unités de traitement Ascend NPUs grâce aux opérateurs personnalisés et à la tiling.
• Déployer des modèles dans des environnements de bord ou cloud.

Format du cours

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

Options de personnalisation du cours

• 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) est la pile de calcul IA de Huawei pour déployer et optimiser les modèles d'IA sur des processeurs Ascend AI.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et ingénieurs intermédiaires en IA qui souhaitent déployer efficacement des modèles d'IA formés sur la matériel Huawei Ascend à l'aide du kit de outils CANN et d'outils tels que MindSpore, TensorFlow, ou PyTorch.

À la fin de cette formation, les participants pourront :

• Comprendre l'architecture CANN et son rôle dans le pipeline de déploiement IA.
• Convertir et adapter des modèles de cadres populaires vers des formats compatibles Ascend.
• Utiliser des outils comme ATC, OM model conversion, et MindSpore pour l'inférence à la périphérie et dans le cloud.
• Diagnostiquer les problèmes de déploiement et optimiser les performances sur du matériel Ascend.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstration.
• Travail pratique en laboratoire avec des outils CANN et simulateurs ou appareils Ascend.
• Scénarios de déploiement pratiques basés sur des modèles IA du monde réel.

Options de Personnalisation du Cours

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

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.

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

• 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

• 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 (Architecture de calcul pour Neural Networks) est la base de calcul IA de Huawei qui permet aux développeurs d'affiner et d'optimiser les performances des réseaux neuronaux déployés sur les processeurs AI Ascend.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux développeurs et ingénieurs systèmes chevronnés qui souhaitent optimiser les performances d'inférence en utilisant l'ensemble avancé d'outils de 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 en temps réel de CANN et son cycle de vie des performances.
• Utiliser des outils de profilage et le Graph Engine pour l'analyse et l'optimisation des performances.
• Développer et optimiser des opérateurs personnalisés en utilisant TIK et TVM.
• Résoudre les goulets d'étranglement de mémoire et améliorer la performance du modèle.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec un profilage en temps réel et l'ajustement des opérateurs.
• Exercices d’optimisation à l’aide de déploiements de cas particuliers.

Options de personnalisation du cours

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

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

Cette formation interactive (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens intermédiaires de l'IA qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage à l'aide du SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.

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

• Déployer et optimiser des modèles CV et NLP à l’aide de 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 telles que la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
• Créer des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement basés sur le bord ou dans le cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstrations pratiques.
• Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception en direct de pipelines à partir d’utilisations réelles CV et NLP.

Options de personnalisation de la formation

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

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

• 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 (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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux développeurs et professionnels IT de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie du Edge AI, des concepts à la mise en œuvre pratique, y compris la configuration et le déploiement.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux du Edge AI.
• Configurer des environnements Edge AI.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles Edge AI.
• Déployer et gérer des applications Edge AI.
• Intégrer le Edge AI avec les systèmes et workflows existants.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans la mise en œuvre du Edge AI.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs intermédiaires, architectes de systèmes et professionnels de l'industrie qui souhaitent utiliser Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

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

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs débutants et professionnels IT qui souhaitent comprendre les fondamentaux de l'IA aux bords du réseau (Edge AI) et ses applications de base.

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

• Comprendre les concepts de base et l'architecture de l'Edge AI.
• 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 (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels de la cybersécurité, administrateurs systèmes et chercheurs en éthique de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent sécuriser et déployer de manière éthique les solutions Edge AI.

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

• Comprendre les défis liés à la sécurité et à la confidentialité dans l'Edge AI.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour sécuriser les appareils et les données aux bords.
• Développer des stratégies pour atténuer les risques de sécurité dans le déploiement d'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et s'assurer de la conformité avec les régulations.
• Effectuer des évaluations de sécurité et des audits pour les applications Edge AI.