Formation Déploiement de l'IA sur la périphérie avec CANN

Cette formation en direct encadrée par un formateur à Belgique (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 bord.

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

• Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'IA de bord.
• 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 grâce à l'IA de bord et à la connectivité 5G.
• Optimiser les charges de travail de l'IA pour garantir des performances efficaces sur les appareils de bord.

La 6G et la bord intelligente est un cours prospectif qui explore l'intégration des technologies sans fil 6G avec le calcul en bordure, les écosystèmes IoT et le traitement des données piloté par l'IA pour soutenir des infrastructures intelligentes, à faible latence et adaptatives.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, s'adresse aux architectes informatiques de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et concevoir des architectures distribuées de nouvelle génération exploitant la synergie entre la connectivité 6G et les systèmes de bord intelligent.

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

• Comprendre comment la 6G transformera le calcul en bordure et les architectures IoT.
• Concevoir des systèmes distribués pour une ultra-faible latence, une haute bande passante et des opérations autonomes.
• Intégrer l'IA et l'analyse de données en bordure pour une prise de décision intelligente.
• Planifier des infrastructures de bord évolutives, sécurisées et résilientes prêtes pour la 6G.
• Évaluer les modèles économiques et opérationnels rendus possibles par la convergence 6G-bord.

Format de la formation

• Cours interactifs et débats.
• Études de cas et exercices de conception d'architecture appliquée.
• Simulation pratique avec des outils de bord ou de conteneurisation (optionnels).

Options de personnalisation de la formation

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

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux praticiens de l'IA, aux chercheurs et aux développeurs de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les dernières avancées de l'IA en périphérie, optimiser leurs modèles d'IA pour le déploiement en périphérie et explorer des applications spécialisées dans divers secteurs.

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

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

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

Cette formation pratique, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs IA et aux data scientists de niveau intermédiaire souhaitant développer et optimiser des modèles de réseaux neuronaux à l'aide de la plateforme Huawei Ascend 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 en utilisant les flux de travail MindSpore et CloudMatrix.
• Optimiser les performances sur les NPU Ascend à l'aide d'opérateurs personnalisés et du tuilage (tiling).
• Déployer des modèles dans des environnements edge ou cloud.

Format du cours

• Cours interactif et échanges.
• Manipulation pratique des outils Huawei Ascend et CANN sur des applications d'exemple.
• Exercices guidés axés sur la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, 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, conçue pour déployer et optimiser les modèles d'IA sur les processeurs IA Ascend.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs et ingénieurs en IA de niveau intermédiaire souhaitant déployer efficacement des modèles d'IA entraînés sur le matériel Huawei Ascend, en utilisant la boîte à outils CANN ainsi que des outils tels que MindSpore, TensorFlow ou PyTorch.

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

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

Format de la formation

• Cours interactif accompagné de démonstrations.
• Travaux pratiques avec les outils CANN et des simulateurs ou appareils Ascend.
• Scénarios de déploiement concrets basés sur des modèles d'IA réels.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs, data scientists et passionnés de technologie de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie dans diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner 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 aspects éthiques et de sécurité dans les applications d'IA en périphérie.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, Belgique s'adresse aux professionnels avancés de la 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 l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

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

Les UIM (Unités d'Informatique pour l'IA) de Cambricon sont des puces spécialisées dans le domaine de l'IA, optimisées pour l'inférence et l'entraînement dans des contextes de périphérie (edge) et de centres de données.

Ce training animé par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant construire et déployer des modèles d'IA en utilisant le framework BANGPy et le SDK Neuware sur du matériel Cambricon MLU.

À l'issue de ce training, 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/ou C++ pour les UIM Cambricon.
• Déployer des modèles sur des périphériques de périphérie et de centres de données fonctionnant avec le runtime Neuware.
• Intégrer les workflows ML avec les fonctionnalités d'accélération spécifiques aux UIM.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• 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 du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour convenir des détails.

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 les processeurs IA Ascend.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux développeurs IA débutants souhaitant comprendre comment CANN s'intègre dans le cycle de vie des modèles, de l'entraînement au déploiement, et comment il interagit avec des frameworks tels que MindSpore, TensorFlow et PyTorch.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure 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 discussions.
• Travaux pratiques avec déploiement de modèles simples.
• Défilement 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 de bas niveau CANN au framework de haut niveau MindSpore — offre un environnement de développement et de déploiement IA étroitement intégré, optimisé pour le matériel Ascend.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux 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 en matière d'infrastructure.

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

• Comprendre l'architecture en couches de la pile de calcul IA de Huawei.
• Identifier comment CANN prend en charge l'optimisation des modèles et le déploiement au niveau du matériel.
• Évaluer le framework MindSpore et sa chaîne d'outils par rapport aux alternatives du secteur.
• Situer la pile IA de Huawei dans des environnements d'entreprise ou cloud/sur site.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Démonstrations système en direct et études de cas.
• Labs guidés optionnels sur le flux des modèles de MindSpore vers CANN.

Options de personnalisation de la formation

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

Le SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) est la base de calcul IA de Huawei, permettant aux développeurs d’affiner et d’optimiser les performances des réseaux de neurones déployés sur des processeurs IA Ascend.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s’adresse aux développeurs IA et ingénieurs systèmes de niveau avancé souhaitant optimiser les performances d’inférence à l’aide de l’ensemble d’outils avancés de CANN, incluant le moteur de graphes (Graph Engine), TIK et le développement d’opérateurs personnalisés.

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

• Comprendre l’architecture d’exécution de CANN et le cycle de vie des performances.
• 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 TVM.
• Résoudre les goulots d’étranglement mémoire et améliorer le débit des modèles.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Travaux pratiques avec profilage en temps réel et réglage des opérateurs.
• Exercices d’optimisation utilisant des exemples de déploiement en conditions limites.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour 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 en vision par ordinateur et en NLP (traitement du langage naturel), en particulier sur le matériel Huawei Ascend.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire souhaitant créer, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage à l'aide du SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.

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

• Déployer et optimiser les modèles CV et NLP à l'aide de CANN et d'AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en direct.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse des sentiments.
• Construire des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement en périphérie (edge) ou dans le cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstrations.
• Ateliers pratiques avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception de pipelines en direct à l'aide de cas d'utilisation CV et NLP réels.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

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

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

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

• Écrire et tester des opérateurs IA personnalisés à l'aide du DSL TIK pour les processeurs Ascend.
• Intégrer des opérateurs personnalisés dans le runtime CANN et le graphique d'exécution.
• Utiliser TVM pour l'ordonnancement d'opérateurs, le réglage automatique et l'évaluation des performances.
• Déboguer et optimiser les performances au niveau des instructions pour des motifs de calcul personnalisés.

Format du cours

• Cours interactif et démonstration.
• Codage pratique d'opérateurs à l'aide des pipelines TIK et TVM.
• Test et réglage sur du matériel Ascend ou des simulateurs.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour convenir des modalités.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'agritech de niveau débutant à intermédiaire, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.

À l'issue 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 suivi 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 Edge AI en temps réel.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), 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 des solutions de systèmes autonomes innovantes.

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 edge.
• Mettre en œuvre 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.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.