CANN voor implementatie van AI op randapparaten Training Cursus

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor telecomprofessionals op intermediair niveau, AI-engineers en IoT-specialisten die willen ontdekken hoe 5G-netwerken de implementatie van Edge AI versnellen.

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

• De basisprincipes van 5G-technologie en de impact daarvan op Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te implementeren die geoptimaliseerd zijn voor applicaties met lage latentie in een 5G-omgeving.
• Real-time besluitvormingssystemen te ontwikkelen waarbij gebruik wordt gemaakt van Edge AI en 5G-connectiviteit.
• De werkbelasting van AI-algoritmen te optimaliseren zodat deze efficiënt functioneren op edge-apparaten.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde AI-professionals, onderzoekers en ontwikkelaars die de nieuwste ontwikkelingen in Edge AI willen beheersen, hun AI-modellen optimaal kunnen afstemmen op implementatie op edge-apparaten en specifieke toepassingen binnen diverse branches verkennen.

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

• Geavanceerde technieken te gebruiken bij het ontwikkelen en optimaliseren van Edge AI-modellen.
• Innovatieve strategieën toe te passen voor het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten.
• Gespecialiseerde tools en frameworks in te zetten bij complexe Edge AI-toepassingen.
• De prestaties en efficiëntie van Edge AI-oplossingen te verbeteren.
• Nieuwe gebruiksmogelijkheden en opkomende trends binnen Edge AI te ontdekken.
• Complexe ethische en beveiligingsaspecten bij implementatie van Edge AI aan te pakken.

Huawei Ascend is een reeks AI-processoren die speciaal zijn ontworpen voor high-performance inferentie en training.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op AI-engineers en data scientists met middenniveau-ervaring die neural netwerkmodellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van het Ascend-platform van Huawei en het CANN-toolkit.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Het instellen en configureren van de CANN-ontwikkelomgeving.
• Het ontwikkelen van AI-applicaties met behulp van MindSpore en CloudMatrix-werkstromen.
• Het optimaliseren van de prestaties op Ascend NPU’s door gebruik te maken van aangepaste operators en tiling-strategieën.
• Het implementeren van modellen in edge- of cloudomgevingen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkmatig gebruik van Huawei Ascend en het CANN-toolkit in voorbeeldtoepassingen.
• Begeleide oefeningen gericht op modelontwikkeling, training en implementatie.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, rekening houdend met uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een docent geleide live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op ontwikkelaars, data scientists en technologie-enthusiasten met middenniveau die praktische vaardigheden willen verwerven op het gebied van AI-modelimplementatie op edge-apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes en voordelen van Edge AI begrijpen.
• De edge-computingomgeving instellen en configureren.
• AI-modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren voor implementatie op edge-apparaten.
• Praktische AI-oplossingen realiseren op edge-hardware.
• De prestaties van op edge geïmplementeerde modellen evalueren en verbeteren.
• Rekening houden met ethische en beveiligingsaspecten bij Edge AI-toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor cybersecurity-professionals op gevorderd niveau, AI-engineers en IoT-ontwikkelaars die robuuste beveiligingsmaatregelen en strategieën willen implementeren voor Edge AI-systemen.

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

• De beveiligingsrisico’s en kwetsbaarheden bij Edge AI-implementaties te begrijpen.
• Versleutelings- en authenticatiemethoden toe te passen ter bescherming van gegevens.
• Robuuste Edge AI-architecturen te ontwerpen die bestand zijn tegen cyberdreigingen.
• Veilige strategieën toe te passen voor het implementeren van AI-modellen in edge-omgevingen.

Cambricon MLU’s (Machine Learning Units) zijn gespecialiseerde AI-chips die optimaal presteren bij het uitvoeren en trainen van modellen, zowel in edge-omgevingen als datacentra.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars met middenniveau kennis die AI-modellen willen ontwikkelen en implementeren met behulp van het BANGPy-framework en de Neuware SDK op Cambricon MLU-hardware.

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

• Het ontwikkelmilieu voor BANGPy en Neuware correct in te stellen.
• Python- en C++-gebaseerde modellen te ontwikkelen en te optimaliseren voor gebruik op Cambricon MLU’s.
• Modellen te implementeren op edge-apparaten en datacentra die de Neuware-runtime draaien.
• AI-werkstromen te integreren met versnelleringsfuncties die specifiek zijn voor Cambricon MLU’s.

Opbouw van de training

• Interactieve presentaties en discussies.
• Praktische oefeningen met BANGPy en Neuware voor ontwikkeling en implementatie.
• Gedetailleerde oefeningen gericht op optimalisatie, integratie en testen.

Mogelijkheden tot maatwerk

• Wilt u een op maat gemaakte training die aansluit bij uw Cambricon-apparaat of toepassingsdoel? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is het AI-rekenkundige hulpmiddel van Huawei dat wordt gebruikt om AI-modellen te compileren, te optimaliseren en te implementeren op Ascend AI-processoren.

Deze interactieve training onder begeleiding (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende AI-ontwikkelaars die willen begrijpen hoe CANN past binnen de gehele levenscyclus van een model – van training tot implementatie – en hoe het samenwerkt met frameworks zoals MindSpore, TensorFlow en PyTorch.

Na afloop van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De doelstellingen en architectuur van het CANN-hulpmiddel te begrijpen.
• Een ontwikkelomgeving in te richten met CANN en MindSpore.
• Een eenvoudig AI-model om te zetten en te implementeren op Ascend-hardware.
• De basiskennis te verwerven voor toekomstige optimalisatie- of integratieprojecten met CANN.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkopdrachten waarbij eenvoudige modellen worden geïmplementeerd.
• Stap-voor-stap uitleg van de CANN-toolchain en de integratiepunten ermee.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.

De AI-stack van Huawei – variërend van het low-level CANN SDK tot het high-level MindSpore-framework – biedt een nauw geïntegreerde omgeving voor ontwikkeling en implementatie van AI, speciaal geoptimaliseerd voor Ascend-hardware.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) richt zich op technische professionals met basis- tot middenniveau die willen begrijpen hoe CANN en MindSpore samenwerken om het beheer van de AI-levenscyclus en infrastructuurbeslissingen te ondersteunen.

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

• De meerdere lagen van Huawei’s AI-compute-stack te begrijpen.
• Te zien hoe CANN modeloptimalisatie en implementatie op hardwareniveau ondersteunt.
• Het MindSpore-framework en de bijbehorende toolchain te beoordelen in vergelijking met andere industriele oplossingen.
• De rol van Huawei’s AI-stack binnen ondernemings- of cloud-/on-premise-omgevingen vast te stellen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Live-demo’s van systemen en voorbeeldstudies uit de praktijk.
• Optionele begeleide oefeningen rond het verloop van modellen van MindSpore naar CANN.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Voor het aanvragen van een op maat gemaakte training kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) vormt de basis voor AI-berekeningen bij Huawei. Het stelt ontwikkelaars in staat om de prestaties van al geïmplementeerde neurale netwerken te verfijnen en te optimaliseren op Ascend AI-processoren.

Deze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor ervaren AI-ontwikkelaars en systeemengineers die de inferentieprestaties willen verbeteren met behulp van CANN’s geavanceerde hulpmiddelen, waaronder de Graph Engine, TIK en ontwikkeling van aangepaste operators.

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

• De runtime-architectuur en prestatiecyclus van CANN begrijpen.
• Profileringsinstrumenten en de Graph Engine gebruiken voor analyse en optimalisatie van prestaties.
• Aangepaste operators creëren en optimaliseren met behulp van TIK en TVM.
• Geheugenbeperkingen oplossen en de doorvoersnelheid van modellen verhogen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen waarbij profileringsanalyse en operatorafstemming in realtime plaatsvinden.
• Oefeningen ter optimalisatie aan de hand van voorbeelden uit praktijkscenario’s.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

De CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige hulpmiddelen voor het implementeren en optimaliseren van AI-applicaties in real-time, met name op het gebied van computer vision en NLP, op hardware van Huawei Ascend.

Deze interactieve training, verzorgd door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor AI-professionals met een middenniveau kennis die visie- en taalmodellen willen ontwikkelen, implementeren en optimaliseren voor productiedoeleinden met behulp van de CANN SDK.

Na afronding van deze cursus zijn de deelnemers in staat tot:

• Het implementeren en optimaliseren van CV- en NLP-modellen met behulp van CANN en AscendCL.
• Het gebruiken van CANN-tools om modellen te converteren en deze in live-pipelines te integreren.
• Het verbeteren van de inferentieprestaties bij taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
• Het ontwikkelen van real-time CV-/NLP-pipelines voor implementatie op edge-apparaten of in de cloud.

Opzet van de cursus

• Interactieve presentaties en demonstraties.
• Praktijkwerk in het lab: modelimplementatie en performance-profiling.
• Ontwerpen van live-pipelines op basis van echte toepassingen uit computer vision en NLP.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

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

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor systeemontwikkelaars met gevorderde kennis die aangepaste operators voor AI-modellen willen bouwen, implementeren en afstemmen, waarbij gebruik wordt gemaakt van het TIK-programmeermodel van CANN en de integratie met de TVM-compiler.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Aangepaste AI-operators te schrijven en te testen met behulp van het TIK-DSL voor Ascend-processoren.
• Eigen operators te integreren in de CANN-runtime en uitvoeringsgrafiek.
• TVM toe te passen voor het plannen, automatisch afstellen en benchmarken van operators.
• De prestaties op instructieniveau van aangepaste rekenpatronen te debuggen en optimaliseren.

Opbouw van de cursus

• Interactieve presentaties en demonstraties.
• Praktische oefeningen in het coderen van operators met behulp van TIK en TVM-pijplijnen.
• Testen en afstemmen op Ascend-hardware of simulators.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.

Deze begeleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor agritech-professionals met een begin- tot middenniveau, IoT-specialisten en AI-engineers die Edge AI-oplossingen willen ontwikkelen en implementeren voor slimme landbouw.

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

• De rol van Edge AI te begrijpen binnen precisielandbouw.
• AI-gestuurde systemen voor gewas- en veemonitoring te implementeren.
• Geautomatiseerde irrigatie- en milieusensoroplossingen te ontwikkelen.
• De efficiëntie van landbouwactiviteiten te optimaliseren met realtime Edge AI-analyses.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor robots-engineers met middenniveau, ontwikkelaars van zelfrijdende voertuigen en AI-onderzoekers die Edge AI willen benutten om innovatieve oplossingen te creëren voor autonome systemen.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De rol en voordelen van Edge AI in autonome systemen begrijpen.
• AI-modellen ontwikkelen en implementeren voor realtime-verwerking op edge-apparaten.
• Edge AI-oplossingen toepassen in zelfrijdende voertuigen, drones en robots.
• Besturingssystemen ontwerpen en optimaliseren met behulp van Edge AI.
• De ethische en regelgevende aspecten van AI-toepassingen in autonome systemen bespreken.