Curso de CANN para Edge AI Implementación

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está orientado a profesionales avanzados de IA, investigadores y desarrolladores que desean dominar las últimas innovaciones en IA Edge, optimizar sus modelos de IA para la implementación en el borde y explorar aplicaciones especializadas en diversos sectores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

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

Este curso dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de IA intermedios y científicos de datos que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones AI utilizando MindSpore y flujos de trabajo CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend usando operadores personalizados y tiling.
• Implementar modelos en entornos edge o cloud.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados enfocados en la construcción, entrenamiento e implementación del modelo.

Opciones para personalizar el curso

• Para solicitar un curso personalizado basado en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarlo.

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

Este entrenamiento impartido por instructores en vivo (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores e ingenieros intermedios de IA que desean desplegar eficientemente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend utilizando la herramienta CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow, o PyTorch.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Trabajo práctico utilizando herramientas de CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) dirigido por un instructor está orientado a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que desean adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la herramienta de cálculo de Inteligencia Artificial (IA) de Huawei que se utiliza para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en los procesadores Ascend AI.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores principiantes de IA que desean entender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde la formación hasta el despliegue, y cómo funciona con marcos como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con despliegue de modelos simples.
• Explicación paso a paso de la cadena de herramientas CANN y los puntos de integración.

Opciones de Personalización del Curso

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

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

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) está dirigido a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para apoyar la gestión del ciclo de vida de IA e infraestructura.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cálculo de IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN apoya la optimización del modelo y el despliegue a nivel hardware.
• Evaluar el marco y herramienta MindSpore en relación con alternativas industriales.
• Posicionar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o cloud/on-prem.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Demostraciones de sistema en vivo y recorridos basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore a CANN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

CANN SDK (Arquitectura de Cómputo para Neural Networks) es la base de cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores afinar y optimizar el rendimiento de redes neuronales implementadas en procesadores AI Ascend.

Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores avanzados de IA e ingenieros de sistemas que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando la herramienta avanzada CANN, incluyendo el Engine Gráfico, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Entender la arquitectura en tiempo real y el ciclo de vida del rendimiento de CANN.
• Utilizar herramientas de perfilado y Engine Gráfico para análisis y optimización de rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria e mejorar la tasa de procesamiento del modelo.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación de casos especiales.

Opciones para la Personalización del Curso

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

El SDK CANN (Arquitectura de Computación para Neural Networks) proporciona herramientas poderosas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a practicantes intermedios de IA que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en producción.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos CV y NLP usando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en tuberías en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Construir pipelines de CV/NLP en tiempo real para escenarios de implementación basados en dispositivos de borde o nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño en vivo de tuberías utilizando casos reales de CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

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

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

Este entrenamiento dirigido por instructores en vivo (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores avanzados que desean construir, implementar y afinar operadores personalizados para modelos de IA usando el modelo de programación TIK de CANN e integración del compilador TVM.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Escribir y probar operadores personalizados de IA utilizando el DSL TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en la ejecución y el grafo de CANN.
• Usar TVM para la programación de operadores, autoajuste y benchmarking.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucción para patrones de cálculo personalizados.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Codificación práctica de operadores usando las tuberías TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

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

Este entrenamiento en vivo (en línea u on-site) dirigido por un instructor está orientado a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos y investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y profesionales de IT de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de la IA Edge desde el concepto hasta su implementación práctica, incluyendo configuración y despliegue.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de IA Edge.
• Configurar y establecer entornos de IA Edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA Edge.
• Implementar y gestionar aplicaciones de IA Edge.
• Integrar IA Edge con sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA Edge.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA Edge para soluciones innovadoras en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que desean aprovechar la IA al borde (Edge AI) para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades de procesamiento y análisis de datos inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA al borde y su aplicación en IoT.
• Configurar entornos de IA al borde para dispositivos IoT.
• Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones IoT.
• Implementar el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integrar la IA al borde con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en IA al borde para IoT.

Este entrenamiento en vivo y presidido por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está destinado a desarrolladores principiantes y profesionales de TI que desean comprender los fundamentos de la IA Edge y sus aplicaciones introductorias.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de la IA Edge.
• Configurar y establecer entornos de IA Edge.
• Desarrollar e implementar aplicaciones sencillas de IA Edge.
• Identificar y entender los casos de uso y beneficios de la IA Edge.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de ciberseguridad intermedios, administradores de sistemas y investigadores en ética de la IA que desean asegurar e implementar de manera ética soluciones de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implementar las mejores prácticas para asegurar dispositivos periféricos y datos.
• Desarrollar estrategias para mitigar riesgos de seguridad en implementaciones de Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento con las regulaciones.
• Realizar evaluaciones y auditorías de seguridad para aplicaciones de Edge AI.