Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
CANN ve Ascend AI İşlemcilerine Giriş
- CANN nedir? Huawei'nin yapay zekâ hesaplama yığınındaki rolü
- Ascend işlemci mimarisine genel bakış (310, 910 vb.)
- Desteklenen yapay zekâ çerçeveleri ve araç zinciri özeti
Model Dönüşümü ve Derleme
- Model dönüşümü için ATC aracını kullanma (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- OM model dosyalarının oluşturulması ve doğrulanması
- Desteklenmeyen operatörlerin ve yaygın dönüşüm sorunlarının ele alınması
MindSpore ve Diğer Çerçevelerle Dağıtım
- MindSpore Lite ile modellerin dağıtılması
- OM modellerinin Python API'leri veya C++ SDK'ları ile entegrasyonu
- Ascend Model Manager ile çalışma
Performans Optimizasyonu ve Profiling
- AI Core, bellek ve tiling optimizasyonlarını anlama
- CANN araçları ile model çalıştırmasının profili oluşturulması (profiling)
- Çıkarım hızını ve kaynak kullanımını iyileştirmek için en iyi uygulamalar
Hata Yönetimi ve Hata Ayıklama
- Yaygın dağıtım hataları ve çözümleri
- Kayıtların okunması ve hata teşhis aracının kullanılması
- Dağıtılan modellerin birim testleri ve işlevsel doğrulaması
Kenar (Edge) ve Bulut Dağıtım Senaryoları
- Kenar uygulamaları için Ascend 310'a dağıtım
- Bulut tabanlı API'ler ve mikro hizmetlerle entegrasyon
- Bilgisayar görme ve NLP alanlarında gerçek dünya vaka çalışmaları
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- TensorFlow veya PyTorch gibi Python tabanlı derin öğrenme çerçeveleriyle deneyim
- Sinir ağı mimarileri ve model eğitimi iş akışlarının anlaşılması
- Linux komut satırı arayüzü (CLI) ve betikleme konusunda temel bilgi
Hedef Kitle
- Model dağıtımıyla çalışan yapay zekâ mühendisleri
- Donanım hızlandırmasını hedefleyen makine öğrenmesi uzmanları
- Çıkarım (inference) çözümleri geliştiren derin öğrenme geliştiricileri
14 Saatler
