Deployment Training Cursus

Dit door de instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-praktijkmakers, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen in Edge AI willen beheersen, hun AI-modellen willen optimaliseren voor edge-deployments en gespecialiseerde toepassingen in diverse industrieën willen verkennen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Geavanceerde technieken in Edge AI-modelontwikkeling en optimalisatie te verkennen.
• Vooraanstaande strategieën voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten te implementeren.
• Gespecialiseerde hulpmiddelen en frameworks te gebruiken voor geavanceerde Edge AI-toepassingen.
• De prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen te optimaliseren.
• Innovatieve toepassingsgevallen en opkomende trends in Edge AI te verkennen.
• Geavanceerde ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-deployments aan te pakken.

Huawei Ascend is een familie van AI-processors ontworpen voor hoogpresterende inferentie en training.

Dit door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op intermiddelair niveau die neural networkmodellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van de Huawei Ascend-platform en het CANN toolkit.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De CANN ontwikkelomgeving instellen en configureren.
• AI-applicaties ontwikkelen met behulp van MindSpore en CloudMatrix workflows.
• Prestatie optimaliseren op Ascend NPUs met behulp van aangepaste operators en tiling.
• Modellen implementeren in rand- of cloudomgevingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkervaring met Huawei Ascend en het CANN toolkit in voorbeeldapplicaties.
• Geleid oefenen gericht op modelbouw, training en implementatie.

Aanpasbare opties voor de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

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

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en ingenieurs op intermediëren niveau die getrainde AI-modellen efficiënt willen inzetten op Huawei Ascend hardware met behulp van de CANN toolkit en tools zoals MindSpore, TensorFlow, of PyTorch.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De CANN architectuur en zijn rol in de AI-inzetpijplijn begrijpen.
• Modellen van populaire frameworks converteren en aanpassen aan Ascend-compatibele indelingen.
• Gebruik maken van tools zoals ATC, OM-modelconversie en MindSpore voor edge- en cloudinferentie.
• Inzetproblemen diagnosticeren en de prestaties op Ascend-hardware optimaliseren.

Opzet van de cursus

• Interactieve les en demonstratie.
• Praktische laboratoriumwerkzaamheden met CANN tools en Ascend-simulators of apparaten.
• Praktische inzetscenario’s op basis van echte AI-modellen.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en technologieliefhebbers op intermediair niveau die praktische vaardigheden willen verwerven in het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten voor verschillende toepassingen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De principes van Edge AI en de voordelen ervan begrijpen.
• De edge-computingomgeving installeren en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor edge-implementatie.
• Praktische AI-oplossingen implementeren op edge-apparaten.
• De prestaties van edge-implementatie van modellen evalueren en verbeteren.
• Ethische en veiligheidsaspecten in Edge AI-toepassingen behandelen.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit gebruikt om AI-modellen te compileren, te optimaliseren en te implementeren op Ascend AI-processoren.

Dit door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende AI-ontwikkelaars die willen begrijpen hoe CANN past in de modellevenscyclus van training tot implementatie en hoe het werkt met frameworks zoals MindSpore, TensorFlow en PyTorch.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Het doel en de architectuur van de CANN toolkit begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving instellen met CANN en MindSpore.
• Een eenvoudig AI-model converteren en implementeren op Ascend-hardware.
• Fundamentele kennis opdoen voor toekomstige CANN optimalisatie- of integratieprojecten.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Handson-labs met eenvoudige modelimplementatie.
• Stapsgewijze begeleiding door de CANN toolchain en integratiepunten.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

De AI-stack van Huawei — van de laaggeniveau CANN SDK tot het hooggeniveau MindSpore-framework — biedt een strak geïntegreerde AI-ontwikkel- en implementatieomgeving die is geoptimaliseerd voor Ascend-hardware.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor technische professionals op beginner- tot gemiddeld niveau die willen begrijpen hoe de CANN en MindSpore-componenten samenwerken om AI-lifecyclebeheer en infrastructuurbeslissingen te ondersteunen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Het gelaagde architectuur van de AI-rekenstack van Huawei te begrijpen.
• Inzicht te krijgen in hoe CANN modeloptimalisatie en implementatie op hardware-niveau ondersteunt.
• Het MindSpore-framework en de toolchain te evalueren in vergelijking met industrie-alternatieven.
• De AI-stack van Huawei te positioneren binnen ondernemings- of cloud/ter-plaatse-omgevingen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Live systeemdemonstraties en gevalsgebaseerde walkthroughs.
• Optionele begeleide labs over modelstroom van MindSpore naar CANN.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation dat ontwikkelaars in staat stelt om de prestaties van uitgevoerde neurale netwerken op Ascend AI-processoren te verfijnen en te optimaliseren.

Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-ontwikkelaars en systeemingenieurs die de inferentieprestaties willen optimaliseren met behulp van het geavanceerde gereedschapspakket van CANN, waaronder de Graph Engine, TIK en de ontwikkeling van aangepaste operators.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De runtime-architectuur en prestatiecyclus van CANN begrijpen.
• Profileringsinstrumenten en de Graph Engine gebruiken voor prestatieanalyse en optimalisatie.
• Aangepaste operators maken en optimaliseren met behulp van TIK en TVM.
• Geheugenflessenhalsen oplossen en de modeldoorvoer verbeteren.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktijklaboratoria met realtime profileren en operatorafstelling.
• Optimalisatieoefeningen met behulp van voorbeelden van randgevallen-implementatie.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Het CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige implementatie- en optimalisatiegereedschappen voor real-time AI-applicaties in computer vision en NLP, vooral op Huawei Ascend hardware.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op AI-practitioners op intermediair niveau die vision- en taalmodellen willen bouwen, implementeren en optimaliseren met behulp van het CANN SDK voor productiegebruiksscenario’s.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• CV- en NLP-modellen implementeren en optimaliseren met CANN en AscendCL.
• CANN gereedschappen gebruiken om modellen te converteren en te integreren in live-pijplijnen.
• De inferentieprestaties optimaliseren voor taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
• Real-time CV/NLP-pijplijnen bouwen voor edge- of cloudgebaseerde implementatiescenario’s.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezing en demonstratie.
• Handson lab met modelimplementatie en prestatieprofiling.
• Live-pijplijndesign met behulp van echte CV- en NLP-gebruiksscenario’s.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) en Apache TVM bieden geavanceerde optimalisatie en aanpassing van AI-modeloperators voor Huawei Ascend hardware.

Deze instructeurgeleide live training (online of op locatie) is gericht op systeembouwers op geavanceerd niveau die custom operators willen bouwen, implementeren en afstellen voor AI-modellen met behulp van het TIK-programmeermodel van CANN en de TVM-compilerintegratie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Custom AI-operators schrijven en testen met behulp van de TIK DSL voor Ascend-processoren.
• Custom ops integreren in de CANN runtime en uitvoeringsgrafiek.
• TVM gebruiken voor operatorplanning, auto-tuning en benchmarking.
• Debuggen en optimaliseren van instructieniveauprestaties voor custom berekeningspatronen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en demonstratie.
• Hands-on codering van operators met behulp van TIK- en TVM-pipelines.
• Testen en afstellen op Ascend-hardware of simulators.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op robotica-ingenieurs, ontwikkelaars van autonome voertuigen en AI-onderzoekers op intermediair niveau die Edge AI willen inzetten voor innovatieve oplossingen voor autonome systemen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en in te zetten voor real-time verwerking op edge-apparaten.
• Edge AI-oplossingen te implementeren in autonome voertuigen, drones en robotica.
• Besturingsystemen te ontwerpen en te optimaliseren met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen aan te pakken in autonome AI-toepassingen.

Deze door instructeurs geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en IT-professionals op intermiddelair niveau die een uitgebreide kennis van Edge AI willen opdoen, van concept tot praktische implementatie, inclusief opstelling en implementatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisconcepten van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen op te stellen en te configureren.
• Edge AI-modellen te ontwikkelen, te trainen en te optimaliseren.
• Edge AI-toepassingen te implementeren en te beheren.
• Edge AI te integreren met bestaande systemen en workflows.
• Ethische overwegingen en beste praktijken in Edge AI-implementatie aan te pakken.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op gezondheidszorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars op tussenniveau die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve gezondheidsoplossingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en in te zetten op randapparaten voor gezondheidszorgtoepassingen.
• Edge AI-oplossingen te implementeren in draagbare apparaten en diagnostische hulpmiddelen.
• Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en in te zetten met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen in gezondheidszorg AI-toepassingen aan te pakken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars met tussenkennis, systeemarchitecten en brancheprofessionals die Edge AI willen gebruiken om IoT-toepassingen te verbeteren met geavanceerde dataverwerking en analysecapaciteiten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamenten van Edge AI en de toepassing ervan in IoT begrijpen.
• Edge AI-omgevingen voor IoT-apparaten instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen en op randapparaten voor IoT-toepassingen implementeren.
• Realtime dataverwerking en besluitvorming in IoT-systemen implementeren.
• Edge AI integreren met verschillende IoT-protocollen en platforms.
• Ethische overwegingen en beste praktijken in Edge AI voor IoT aanpakken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en IT-professionals die de basisprincipes van Edge AI en hun introductie-applicaties willen begrijpen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisconcepten en architectuur van Edge AI te begrijpen.
• Edge AI-omgevingen in te stellen en te configureren.
• Eenvoudige Edge AI-applicaties te ontwikkelen en te implementeren.
• De toepassingen en voordelen van Edge AI te identificeren en te begrijpen.

Deze door een instructeur geleide, live training op België (online of op locatie) is gericht op cyberbeveiligingsprofessionals, systeembeheerders en AI-ethiekonderzoekers op intermediair niveau die Edge AI-oplossingen veilig en ethisch willen inzetten.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De veiligheids- en privacy-uitdagingen in Edge AI te begrijpen.
• Beste praktijken te implementeren voor het beveiligen van randapparaten en -gegevens.
• Strategieën te ontwikkelen om veiligheidsrisico's in Edge AI-implementaties te beperken.
• Ethische overwegingen aan te pakken en naleving van regelgeving te waarborgen.
• Beveiligingsbeoordelingen en audits uit te voeren voor Edge AI-toepassingen.