CANN cho Edge AI Triển部署 Khóa Học Đào Tạo

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

Huawei Ascend là một gia đình chip AI được thiết kế cho việc suy diễn và đào tạo với hiệu suất cao.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các kỹ sư AI trung cấp và nhà khoa học dữ liệu muốn phát triển và tối ưu hóa mô hình mạng nơron sử dụng nền tảng Ascend của Huawei và bộ công cụ CANN.

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

• Cài đặt và cấu hình môi trường phát triển CANN.
• Phát triển ứng dụng AI bằng MindSpore và quy trình làm việc của CloudMatrix.
• Tối ưu hóa hiệu suất trên Ascend NPUs bằng các toán tử tùy chỉnh và tiling.
• Triển khai mô hình vào môi trường cạnh hoặc đám mây.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Sử dụng thực hành Huawei Ascend và bộ công cụ CANN trong các ứng dụng mẫu.
• Luyện tập có hướng dẫn về xây dựng mô hình, đào tạo và triển khai.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh dựa trên hạ tầng hoặc tập dữ liệu của bạn, xin 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 học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà phát triển, khoa học dữ liệu, và các nhà yêu thích công nghệ cấp trung, muốn tích lũy các kỹ năng thực tế trong việc triển khai mô hình AI trên các thiết bị biên.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý và lợi ích của Edge AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường tính toán biên.
• Phát triển, huấn luyện, và tối ưu hóa các mô hình AI cho triển khai trên biên.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên các thiết bị biên.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình triển khai trên biên.
• Địa chỉ các vấn đề về đạo đức và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI.

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.

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

Khóa học huấn luyện trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các chuyên gia AI cấp trung muốn xây dựng, triển khai và tối ưu hóa mô hình thị giác và ngôn ngữ sử dụng SDK CANN cho các trường hợp sử dụng sản xuất.

Tại kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Triển khai và tối ưu hóa mô hình CV và NLP sử dụng CANN và AscendCL.
• Sử dụng các công cụ của CANN để chuyển đổi mô hình và tích hợp chúng vào luồng làm việc trực tiếp.
• Tối ưu hóa hiệu suất dự đoán cho các tác vụ như phát hiện, phân loại và phân tích cảm xúc.
• Xây dựng các luồng CV/NLP thời gian thực cho các trường hợp triển khai tại mép hoặc dựa trên đám mây.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn 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 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 (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.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế dành cho các lập trình viên và chuyên gia IT có trình độ trung cấp muốn hiểu rõ về Edge AI từ khái niệm đến thực tiễn triển khai, bao gồm cả cài đặt và triển khai.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về Edge AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI.
• Phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình Edge AI.
• Triển khai và quản lý các ứng dụng Edge AI.
• Tích hợp Edge AI với các hệ thống và quy trình hiện có.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và tốt nhất thực tiễn trong triển khai Edge AI.

khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) hướng đến các chuyên gia y tế trung cấp, kỹ sư sinh y học và nhà phát triển AI mong muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp chăm sóc sức khỏe sáng tạo.

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

• Hiểu vai trò và lợi ích của Edge AI trong y tế.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên thiết bị edge cho ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai giải pháp Edge AI trong các thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống theo dõi bệnh nhân sử dụng Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong ứng dụng AI trong y tế.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các lập trình viên trung cấp, kiến trúc sư hệ thống và các chuyên gia ngành công nghiệp muốn sử dụng Edge AI để tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và phân tích thông minh trong các ứng dụng IoT.

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

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Edge AI và ứng dụng của nó trong IoT.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI cho các thiết bị IoT.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên các thiết bị edge cho các ứng dụng IoT.
• Thực hiện xử lý dữ liệu và quyết định thời gian thực trong các hệ thống IoT.
• Tích hợp Edge AI với các giao thức và nền tảng IoT khác nhau.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và các phương pháp tốt nhất trong Edge AI cho IoT.

• Hiểu các khái niệm cơ bản và kiến trúc của Edge AI.
• Cài đặt và cấu hình môi trường Edge AI.
• Phát triển và triển khai các ứng dụng Edge AI đơn giản.
• Nhận diện và hiểu các trường hợp sử dụng và lợi ích của Edge AI.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trên mạng hoặc tại chỗ) và hướng tới các chuyên gia an ninh mạng, quản trị hệ thống và các nhà nghiên cứu về đạo đức AI ở trình độ trung cấp, muốn bảo vệ và triển khai các giải pháp Edge AI một cách an toàn và đạo đức.

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

• Hiểu về các thách thức về an ninh và quyền riêng tư trong Edge AI.
• Triển khai các thực hành tốt nhất để bảo vệ các thiết bị và dữ liệu Edge.
• Phát triển các chiến lược để giảm thiểu các rủi ro an ninh trong các triển khai Edge AI.
• Đáp ứng các yếu tố đạo đức và đảm bảo tuân thủ quy định.
• Thực hiện các đánh giá và kiểm toán an ninh cho các ứng dụng Edge AI.