CANN para la implementación de IA en el borde

Esta formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de IA y especialistas en IoT que deseen explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el borde.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
• Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos del borde.

6G y el Borde Inteligente es un curso prospectivo que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas del Internet de las Cosas (IoT) y procesamiento de datos impulsado por inteligencia artificial para soportar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y del IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con alta capacidad de ancho de banda y ultra baja latencia.
• Integrar inteligencia artificial y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras listas para 6G, escalables, seguras y resilientes en el borde.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de casos y ejercicios prácticos de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación impartida por instructores, en vivo Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la IA a nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que desean dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su implementación en dispositivos de borde y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en implementaciones de IA en el edge.

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el conjunto de herramientas CANN.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de descomposición (tiling).
• Desplegar modelos en entornos edge o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Práctica con la plataforma Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo de IA de Huawei para desplegar y optimizar modelos de IA en procesadores AI Ascend.

Esta formación práctica, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend, utilizando la herramienta CANN y otros como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el proceso de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, la conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en edge y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con demostraciones prácticas.
• Práctica de laboratorio con herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad sólidas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y vulnerabilidades en los despliegues de IA en el borde.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resilientes de IA en el borde capaces de resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.

Las unidades de aprendizaje profundo (MLUs, por sus siglas en inglés) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLUs de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con características de aceleración específicas para MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinar los detalles.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación en IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores AI Ascend.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo funciona con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo de IA sencillo en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Talleres prácticos con despliegue de modelos sencillos.
• Guía paso a paso del toolchain de CANN y puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

La pila de inteligencia artificial de Huawei — desde el SDK CANN de bajo nivel hasta el marco de trabajo MindSpore de alto nivel — ofrece un entorno de desarrollo y despliegue de IA estrechamente integrado, optimizado para hardware Ascend.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que deseen comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre la infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de computación inteligente de Huawei.
• Identificar cómo CANN apoya la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/sobre terreno (on-prem).

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demos en vivo de sistemas y recorridos guiados basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de cálculo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales desplegadas en procesadores de IA Ascend.

Esta formación impartida por un instructor, disponible en línea o in situ, está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando la herramienta avanzada de CANN, que incluye el Graph Engine, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida para el rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Graph Engine para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el throughput del modelo.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de despliegue en casos límite.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para gestionarlo.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona herramientas potentes de despliegue y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, desplegar y optimizar modelos de visión y lenguaje para casos de uso en producción mediante el SDK CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desplegar y optimizar modelos de VPC y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de VPC / PLN en tiempo real para escenarios de despliegue en bordes o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Laboratorio práctico con despliegue de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en tiempo real mediante casos de uso reales de VPC y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten la optimización avanzada y la personalización de operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que desean construir, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados usando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el tiempo de ejecución y el gráfico de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la programación (scheduling), ajuste automático y evaluación comparativa de operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del Curso

• Clase interactiva y demostración.
• Programación práctica de operadores utilizando los flujos de trabajo TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Ecuador (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de agrotecnología de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por inteligencia artificial.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de IA en el borde en tiempo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones innovadoras para sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.