CANN cho Edge AI Triển部署 Khóa Học Đào Tạo

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia viễn thông, kỹ sư AI, và chuyên gia IoT ở trình độ trung cấp muốn khám phá cách mạng 5G thúc đẩy các ứng dụng Edge AI.

Đến cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản về công nghệ 5G và tác động của nó đối với Edge AI.
• Triển khai các mô hình AI được tối ưu hóa cho các ứng dụng low-latency trong môi trường 5G.
• Thực hiện các hệ thống quyết định theo thời gian thực bằng cách sử dụng Edge AI và kết nối 5G.
• Tối ưu hóa công việc AI để hoạt động hiệu quả trên các thiết bị edge.

6G và Cạnh Thông Minh là một khóa học hướng tới tương lai, khám phá sự tích hợp của công nghệ không dây 6G với tính toán cạnh, hệ sinh thái IoT và xử lý dữ liệu dựa trên AI để hỗ trợ các hạ tầng thông minh, độ trễ thấp và thích ứng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được nhắm đến các kiến trúc sư CNTT cấp trung mong muốn hiểu và thiết kế các kiến trúc phân tán thế hệ tiếp theo, tận dụng sự hợp tác của kết nối 6G và hệ thống cạnh thông minh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách 6G sẽ biến đổi tính toán cạnh và kiến trúc IoT.
• Thiết kế các hệ thống phân tán cho độ trễ cực thấp, băng thông cao và hoạt động tự chủ.
• Tích hợp AI và phân tích dữ liệu tại cạnh để ra quyết định thông minh.
• Lên kế hoạch cho các hạ tầng cạnh 6G-đẵn, an toàn và bền vững.
• Đánh giá các mô hình kinh doanh và vận hành được hỗ trợ bởi sự hội tụ của 6G và cạnh.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Trường hợp nghiên cứu và bài tập thiết kế kiến trúc áp dụng.
• Thực hành mô phỏng với các công cụ cạnh hoặc container tùy chọn.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đây là khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ), dành cho những người làm việc trong lĩnh vực AI ở mức độ nâng cao, nhà nghiên cứu và lập trình viên muốn nắm vững các tiến bộ mới nhất của Edge AI, tối ưu hóa mô hình AI cho triển khai trên thiết bị cạnh và khám phá ứng dụng chuyên biệt trong nhiều ngành công nghiệp.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Khám phá các kỹ thuật nâng cao trong phát triển và tối ưu hóa mô hình Edge AI.
• Triển khai các chiến lược tiên tiến cho việc triển khai mô hình AI trên thiết bị cạnh.
• Sử dụng các công cụ và khung công nghệ chuyên biệt cho ứng dụng Edge AI nâng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của giải pháp Edge AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng sáng tạo và xu hướng mới nổi trong Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và bảo mật nâng cao trong việc triển khai Edge AI.

Huawei Ascend là một dòng các bộ xử lý AI được thiết kế cho việc suy luận và đào tạo hiệu suất cao.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu trung cấp, mong muốn phát triển và tối ưu hóa mô hình mạng nơ-ron sử dụng nền tảng Huawei Ascend và bộ công cụ CANN.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và cấu hình môi trường phát triển CANN.
• Phát triển ứng dụng AI sử dụng các quy trình làm việc của MindSpore và CloudMatrix.
• Tối ưu hóa hiệu suất trênAscend NPUs bằng cách sử dụng toán tử tùy chỉnh và tiling.
• Triển khai mô hình đến môi trường edge hoặc cloud.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Sử dụng trực tiếp Huawei Ascend và bộ công cụ CANN trong các ứng dụng mẫu.
• Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh dựa trên cơ sở hạ tầng hoặc dữ liệu của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) là bộ công cụ tính toán AI của Huawei để triển khai và tối ưu hóa các mô hình AI trên các bộ xử lý Ascend AI.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các nhà phát triển và kỹ sư AI cấp trung muốn triển khai các mô hình AI đã được huấn luyện một cách hiệu quả lên thiết bị Huawei Ascend sử dụng bộ công cụ CANN cùng các công cụ như MindSpore, TensorFlow, hoặc PyTorch.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc CANN và vai trò của nó trong quy trình triển khai AI.
• Chuyển đổi và điều chỉnh các mô hình từ các bộ khung phổ biến sang định dạng tương thích với Ascend.
• Sử dụng công cụ như ATC, chuyển đổi mô hình OM, và MindSpore cho suy diễn ở biên và đám mây.
• Chẩn đoán các vấn đề triển khai và tối ưu hóa hiệu suất trên thiết bị Ascend.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Thực hành tay trên sử dụng các công cụ CANN và mô phỏng hoặc thiết bị Ascend.
• Cen huống triển khai thực tế dựa trên các mô hình AI trong thế giới thực.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa huấn luyện trực tuyến hoặc tại địa điểm do giảng viên hướng dẫn này nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, và người yêu công nghệ ở trình độ trung cấp, những người mong muốn có kỹ năng thực tế trong việc triển khai mô hình AI trên thiết bị edge cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.
• Thiết lập và cấu hình môi trường tính toán edge.
• Phát triển, đào tạo, và tối ưu hóa mô hình AI cho việc triển khai trên edge.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên thiết bị edge.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của mô hình đã triển khai trên edge.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và bảo mật trong ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho các chuyên gia an ninh mạng cấp cao, kỹ sư AI và nhà phát triển IoT muốn thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và chiến lược khả năng phục hồi cho hệ thống AI ở rìa (Edge).

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các rủi ro bảo mật và lỗ hổng trong triển khai AI ở rìa.
• Thực hiện các kỹ thuật mã hóa và xác thực để bảo vệ dữ liệu.
• Thiết kế kiến trúc AI ở rìa có khả năng chống lại mối đe dọa mạng.
• Áp dụng chiến lược triển khai mô hình AI an toàn trong môi trường rìa.

Các chip AI chuyên dụng của Cambricon (Machine Learning Units - MLUs) được tối ưu hóa cho việc suy luận và đào tạo trong các kịch bản ở biên và trung tâm dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các lập trình viên trung cấp muốn xây dựng và triển khai các mô hình AI sử dụng framework BANGPy và SDK Neuware trên phần cứng Cambricon MLU.

Sau khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển BANGPy và Neuware.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình dựa trên Python và C++ cho Cambricon MLUs.
• Triển khai mô hình đến các thiết bị ở biên và trung tâm dữ liệu chạy thời gian chạy Neuware.
• Tích hợp các quy trình học máy với các tính năng tăng tốc cụ thể của MLU.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Sử dụng BANGPy và Neuware để phát triển và triển khai.
• Luyện tập hướng dẫn tập trung vào tối ưu hóa, tích hợp và kiểm thử.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh dựa trên mô hình thiết bị Cambricon hoặc trường hợp sử dụng của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) là bộ công cụ tính toán AI của Huawei được sử dụng để biên dịch, tối ưu hóa và triển khai mô hình AI trên các chip Ascend AI.

khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển AI trình độ cơ bản muốn hiểu cách CANN được sử dụng trong chu kỳ đời sống của mô hình từ đào tạo đến triển khai, và cách nó hoạt động cùng với các framework như MindSpore, TensorFlow, và PyTorch.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu mục đích và kiến trúc của bộ công cụ CANN.
• Thiết lập môi trường phát triển với CANN và MindSpore.
• Chuyển đổi và triển khai một mô hình AI cơ bản lên phần cứng Ascend.
• Có kiến thức nền tảng cho các dự án tối ưu hóa hoặc tích hợp CANN trong tương lai.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Phòng thí nghiệm thực hành với việc triển khai mô hình cơ bản.
• Hướng dẫn từng bước qua chuỗi công cụ CANN và điểm tích hợp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Túi AI của Huawei — từ SDK cấp thấp CANN đến framework cấp cao MindSpore — cung cấp một môi trường phát triển và triển khai AI được tích hợp chặt chẽ và tối ưu cho phần cứng Ascend.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn hiểu cách các thành phần CANN và MindSpore hoạt động cùng nhau để hỗ trợ quản lý vòng đời AI và quyết định về cơ sở hạ tầng.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu kiến trúc lớp của túi tính toán AI của Huawei.
• Xác định cách CANN hỗ trợ tối ưu hóa mô hình và triển khai cấp phần cứng.
• Đánh giá framework và công cụ MindSpore so với các giải pháp trong ngành.
• Định vị túi AI của Huawei trong môi trường doanh nghiệp hoặc cloud/on-prem.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Demo hệ thống trực tiếp và hướng dẫn dựa trên trường hợp thực tế.
• Lab được hướng dẫn tùy chọn về luồng mô hình từ MindSpore đến CANN.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

CANN SDK (Kiến trúc Tính toán cho Neural Networks) là nền tảng tính toán AI của Huawei, cho phép các nhà phát triển điều chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất của mạng neural đã được triển khai trên bộ xử lý AI Ascend.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển AI cấp cao và kỹ sư hệ thống muốn tối ưu hóa hiệu suất suy luận bằng cách sử dụng công cụ tiên tiến của CANN, bao gồm Engine đồ thị, TIK và phát triển toán tử tùy chỉnh.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc thời gian chạy và vòng đời hiệu suất của CANN.
• Sử dụng công cụ phân tích hiệu năng và Engine đồ thị để phân tích và tối ưu hóa hiệu suất.
• Tạo và tối ưu hóa toán tử tùy chỉnh bằng TIK và TVM.
• Giải quyết các điểm tắc nghẽn bộ nhớ và cải thiện thông lượng của mô hình.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Lịch trình thực hành với phân tích thời gian thực và điều chỉnh toán tử.
• Bài tập tối ưu hóa sử dụng ví dụ triển khai trường hợp biên.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) cung cấp các công cụ triển khai và tối ưu mạnh mẽ cho ứng dụng AI thời gian thực trong xử lý hình ảnh và NLP, đặc biệt trên phần cứng Huawei Ascend.

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các nhà thực hành AI ở trình độ trung cấp muốn xây dựng, triển khai và tối ưu hóa các mô hình thị giác và ngôn ngữ sử dụng CANN SDK cho các trường hợp sử dụng sản xuất.

Sau khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai và tối ưu hóa các mô hình CV và NLP bằng CANN và AscendCL.
• Sử dụng công cụ của CANN để chuyển đổi các mô hình và tích hợp chúng vào các đường dẫn thực tế.
• Tối ưu hóa hiệu suất suy luận cho các tác vụ như phát hiện, phân loại và phân tích cảm xúc.
• Xây dựng các đường dẫn CV/NLP thời gian thực cho các kịch bản triển khai dựa trên cạnh hoặc đám mây.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Phòng thí nghiệm thực hành với việc triển khai mô hình và phân tích hiệu suất.
• Thiết kế đường dẫn trực tiếp sử dụng các trường hợp sử dụng CV và NLP thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) và Apache TVM cho phép tối ưu hóa và tùy chỉnh nâng cao các toán tử mô hình AI dành cho Huawei Ascend phần cứng.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà phát triển hệ thống cấp cao muốn xây dựng, triển khai và điều chỉnh các toán tử tùy chỉnh cho mô hình AI bằng cách sử dụng mô hình lập trình TIK của CANN và tích hợp bộ компилятора TVM.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Viết và kiểm thử các toán tử AI tùy chỉnh sử dụng DSL TIK cho các bộ xử lý Ascend.
• Tích hợp các toán tử tùy chỉnh vào hệ thống chạy CANN và đồ thị thực thi.
• Sử dụng TVM để lên lịch, tự điều chỉnh và đánh giá hiệu suất của các toán tử.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất mức lệnh cho các mô hình tính toán tùy chỉnh.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và trình diễn.
• Lập trình thực hành các toán tử sử dụng luồng TIK và TVM.
• Kiểm thử và điều chỉnh trên phần cứng Ascend hoặc mô phỏng.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm mục đích dành cho các chuyên gia nông nghiệp công nghệ, chuyên gia IoT và kỹ sư AI có trình độ từ sơ cấp đến trung cấp muốn phát triển và triển khai giải pháp AI viễn cảnh cho nông nghiệp thông minh.

Đến cuối khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ vai trò của AI viễn cảnh trong nông nghiệp chính xác.
• Triển khai hệ thống theo dõi cây trồng và gia súc dựa trên AI.
• Phát triển giải pháp tưới tự động và cảm biến môi trường.
• Tối ưu hóa hiệu quả nông nghiệp bằng phân tích AI viễn cảnh thời gian thực.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các kỹ sư robot học, nhà phát triển xe tự hành, và nhà nghiên cứu AI ở cấp độ trung bình muốn khai thác Edge AI để tạo ra các giải pháp hệ thống tự động mới.

Đến cuối khóa đào tạo này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò và lợi ích của Edge AI trong các hệ thống tự động.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI cho xử lý thời gian thực trên các thiết bị Edge.
• Cài đặt các giải pháp Edge AI trong xe tự hành, máy bay không người lái, và robot học.
• Thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống điều khiển bằng cách sử dụng Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong các ứng dụng AI tự động.