Yapay Zeka Sonuç Çıktısı ve Bulutta DağıtımMatrix Eğitimi

Huawei Ascend, yüksek performanslı çıkarım ve eğitim için tasarlanmış bir AI işlemciler ailesidir.

Bu eğitmen ledipli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki AI mühendisleri ve veri bilimcilerini, Huawei Ascend platformu ve CANN araç takımı kullanarak nöral ağ modellerini geliştirme ve optimize etme konusunda hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CANN geliştirme ortamını kurma ve yapılandırma.
• MindSpore ve CloudMatrix iş akışlarını kullanarak AI uygulamaları geliştirmek.
• Özel operatörler ve tiling kullanarak Ascend NPUs üzerinde performansı optimize etmek.
• Modelleri kenar veya bulut ortamlarına dağıtma.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Örnek uygulamalarda Huawei Ascend ve CANN araç takımının kullanımı.
• Model oluşturma, eğitim ve dağıtma konularına odaklanan rehberli alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Altyapınız veya veri kümelerinize dayalı özelleştirilmiş bir eğitim isteyebilirsiniz. Lütfen bize ulaşın ve düzenlemeyi sağlayalım.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) Huawei'nin AI modelini Ascend AI işlemcilerine dağıtmak ve optimize etmek için kullanılan AI hesaplama stöküdür.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), eğitimli AI modellerini etkili bir şekilde Huawei Ascend donanımına dağıtma amacıyla CANN kiti ve MindSpore, TensorFlow, veya PyTorch gibi araçları kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeyde AI geliştiricileri ve mühendisleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki yetenekleri kazanacaklardır:

• CANN mimarisini ve AI dağıtım kanalındaki rolünü anlamak.
• Popüler çerçevelerden Ascend uyumlu biçimlere modeli dönüştürme ve uyarlamak.
• ATC, OM model dönüştürmesi ve MindSpore gibi araçları kullanmak (kenar ve bulut çıkarımında).
• Ascend donanımda dağıtım sorunlarını teşhis etmek ve performansı optimize etmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve gösterim.
• CANN araçlarını ve Ascend simülatorlarını veya cihazlarını kullanarak el ile laboratuvar çalışması.
• Gerçek dünya AI modellerine dayalı uygulamaların örnekleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi özelleştirmek için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bize başvurarak düzenleme yapabilirsiniz.

Bu Türkiye'da gerçekleştirilen (çevrimiçi veya yerel) eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim, temel düzeyden orta seviyeye kadar olan AI mühendisleri ve yazılım geliştiricilerini hedef alıyor. Bu grup, AI mühendisliği prensipleri ve uygulamalarına ilkel bir anlayış kazanmak isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI ve makine öğrenimi arkasındaki temel kavramları ve teknolojileri anlamak.
• TensorFlow ve PyTorch kullanarak temel makine öğrenimi modellerini uygulamak.
• Yazılım geliştirme konusundaki pratik sorunlara AI tekniklerini uygulamak.
• AI mühendisliği alanında en iyi uygulamaları kullanarak AI projelerini yönetip sürdürmek.
• AI sistemlerinin geliştirilmesinde dahil olan etik implicatations ve sorumlulukları tanımlamak.

Bu iki günlük, pratik bir program katılımcıların teknik ve operasyonel işlerde Generatif Yapay Zeka araçlarını etkin, güvenli ve tutarlı bir şekilde kullanma becerilerini kazanmalarını sağlar. Eğitimin odak noktası, belge yazımını ve iyileştirmesini, gereksinim yapılandırmasını, analiz ve raporlamayı hızlandırma, sorun çözme desteği ve işlevler arası iletişimi kolaylaştırma konularındadır. Katılımcılar ispatlanmış istem desenleri, hataları ve “halüsinasyonları” azaltma doğrulama teknikleri ve gizli bilgi ve mülkiyet hakkı koruması için hafif yönetim uygulamalarını öğrenir. Kurs, derhal kullanılabilir şablonlar, iş akışları ve yapay zeka destekli çalışmalara yönelik tekrarlanabilir bir yaklaşım üretmek üzere tasarlanmıştır.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) orta düzeyden ileri düzeyde olan AI profesyonelleri ve yazılım geliştiricileri hedef almaktadır. Bu kişilerin amacı, AI ve ML kullanarak zeki uygulamalar oluşturmak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI ve ML'in gelişmiş kavramlarını ve teknolojilerini anlamak.
• AI/ML model geliştirimi için veriyi analiz etmek ve görselleştirmek.
• AI/ML modellerini etkili bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak.
• Gerçek dünya sorunlarını çözebilen zeki uygulamalar oluşturmak.
• AI uygulamalarının çeşitli endüstrilerdeki etik implikasyonlarını değerlendirmek.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) Huawei'nin AI hesaplama araç seti, Ascend AI işlemcilerinde AI modellerini derleme, iyileştirme ve dağıtma amacıyla kullanılır.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), eğitimden dağıtımın tüm süreçleri için CANN'nin rolünü anlamayı ve MindSpore, TensorFlow ve PyTorch gibi çerçevelerle nasıl çalıştığını anlamak isteyen giriş seviyesinde AI geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• CANN araç setinin amacını ve mimarisini anlamak.
• CANN ile MindSpore ile geliştirme ortamını kurmak.
• Basit bir AI modelini Ascend donanımına dönüştürmek ve dağıtmak.
• Gelecekteki CANN iyileştirme veya entegrasyon projeleri için temel bilgi kazanmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Basit model dağıtımını içeren elden deneyimler.
• CANN araç zinciri ve entegrasyon noktalarına adım adım kılavuzluk.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek isterseniz lütfen bizimle iletişime geçin ve ayarlayın.

Huawei'nin Ascend CANN araç seti, Ascend 310 gibi kenar cihazlarında güçlü AI çıkarımını sağlar. CANN, hesaplama ve bellek sınırlı ortamlarda modelleri derlemek, optimize etmek ve dağıtmak için gerekli araçları sunar.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Ascend kenar cihazlarına CANN araç zinciri kullanarak modelleri dağıtmayı ve optimize etmeyi öğrenmek isteyen orta seviye AI geliştiricileri ve entegratörlerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• CANN araçlarını kullanarak Ascend 310 için AI modellerini hazırlayarak ve dönüştürmeyi öğrenecektir.
• MindSpore Lite ve AscendCL kullanarak hafif çıkarım hatları oluşturmayı öğrenecekler.
• Sınırlı hesaplama ve bellek ortamlarında model performansını optimize etmeyi öğrenecekler.
• Gerçek dünyada kenar kullanımları için AI uygulamalarını dağıtmayı ve izlemeyi öğrenecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve gösterim.
• Kenar-özelleştirilmiş modeller ve senaryolarla ellerden gelme laboratuvar çalışmaları.
• Sanal veya fiziksel kenar donanımları üzerinde canlı dağıtım örnekleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

Huawei'nin AI yığını — düşük seviyeli CANN SDK’sından yüksek seviyeli MindSpore çerçevesine kadar — Ascend donanımları için optimize edilmiş, sıkı bir şekilde entegre edilmiş bir AI geliştirme ve dağıtım ortamı sunar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), CANN ve MindSpore bileşenlerinin nasıl birlikte çalıştığını anlamak isteyen başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar teknik uzmanlar için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Huawei'nin AI hesaplama yığınının katmanlı mimarisini anlamak.
• CANN'nın model iyileştirmesine ve donanım seviyesindeki dağıtıma nasıl katkı sağladığını belirlemek.
• MindSpore çerçevesini ve araç zincirini endüstri alternatifleriyle karşılaştırmak.
• Huawei'nin AI yığınına, kurumsal veya bulut/on-prem ortamlarında yer vermek için pozisyon vermektir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Canlı sistem gösterileri ve vakit bazlı yürüyüşler.
• İsteğe bağlı laboratuvarlar: MindSpore’dan CANN’a model akışı üzerine rehberlik.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize iletişime geçin.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) Huawei'nın AI hesaplama temelidir ve geliştiricilerin Ascend AI işlemcilerinde dağıtılan sinir ağlarının performansını ayarlamalarına ve optimize etmelerine olanak sağlar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), tahmin performansını CANN'nin gelişmiş araç seti, Graph Engine, TIK ve özel operatör geliştirme kullanarak optimize etmek isteyen uzman düzeyde AI geliştiricileri ve sistem mühendisleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CANN'nin çalışma zamanı mimarisini ve performans yaşam döngüsünü anlayacaklar.
• Performans analizi ve optimizasyonu için profil oluşturma araçlarını ve Graph Engine'i kullanacaklar.
• TIK ve TVM ile özel operatörler oluşturmayı ve optimize edecekler.
• Bellek daralıklarını çözecek ve model akışını artıracaklar.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Gerçek zamanlı profil oluşturma ve operatör ayarı ile elden deneme laboratuvarları.
• Kıyısı durum dağıtım örnekleri kullanarak optimizasyon egzersizi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bize ulaşın ve düzenleme yapın.

CANN SDK (Neural Ağlar için Hesaplama Mimarisi) bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme (NLP) alanında gerçek zamanlı AI uygulamaları için, özellikle Huawei Ascend donanımı üzerinde güçlü dağıtım ve optimizasyon araçları sağlar.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (online veya yerinde), orta seviye AI uzmanlarının CANN SDK'yı kullanarak üretim kullanım senaryoları için görsel ve dil modelleri oluşturmak, dağıtmak ve optimiz etmek isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımciler şunları yapabilecektir:

• CANN ve AscendCL kullanarak CV ve NLP modellerini dağıtmak ve optimiz etmek.
• CANN araçlarını kullanarak modelleri dönüştürmek ve canlı hatlara entegre etmek.
• Tespit, sınıflandırma ve duygu analizi gibi görevler için çıkarım performansını optimiz etmek.
• Kenar veya bulut tabanlı dağıtım senaryoları için gerçek zamanlı CV/NLP hatları oluşturmak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve gösteri.
• Model dağıtım ve performans profillemesi ile elden deneme labı.
• Gerçek CV ve NLP kullanım senaryoları kullanarak canlı hat tasarım.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) ve Apache TVM, Huawei Ascend donanıma yönelik AI model işlemcilerinin ileri düzeyde optimizasyonu ve özelleştirilmesini sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (önline veya onsite), AI modelleri için özel işlemciler oluşturmak, dağıtmak ve ayarlamak isteyen ileri seviye sistem geliştiricilerine yönelik olup CANN'nin TIK programlama modelini ve TVM derleyici entegrasyonunu kullanır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ascend işlemcileri için TIK DSL ile özel AI işlemlerini yazıp test etme.
• Özel işlemleri CANN çalışma zamanına ve yürütme grafiğine entegrasyon.
• TVM'yi işlem planlaması, otomatik ayarlaması ve benchmarklemesi için kullanma.
• Özel hesaplama desenlerinin talimat düzeyi performansını hata ayıklamak ve optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve gösterim.
• TIK ve TVM pipeline'larını kullanarak işlemcilerin kodlanması.
• Ascend donanımlarında veya simülatorlarda test etme ve ayarlama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Çin GPU mimarileri, Huawei Ascend, Biren ve Cambricon MLU gibi alternatif CUDA seçenekleri sunarak yerel AI ve HPC pazarlarına hizmet ediyor.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face) ileri düzey GPU programcıları ve altyapı uzmanlarını hedefleyerek mevcut CUDA uygulamalarını Çin donanım platformlarına taşımayı ve optimize etmeyi amaçlıyor.

Eğitim sonunda katılımcılar:

• Mevcut CUDA iş yüklerinin Çin alternatifCHIP'leriyle uyumunu değerlendirecekler.
• CUDA kod tabanlarını Huawei CANN, Biren SDK ve Cambricon BANGPy ortamlarına taşıyacaklar.
• Performansı karşılaştıracak ve platformlar arası optimizasyon noktalarını belirleyecekler.
• Multiplesimya destek ve dağıtımda praktik zorlukları ele alacaklar.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışmalar.
• Kod çevirme ve performans karşılaştırmalı laboratuvarları.
• Birden çok-GPU uyum stratejilerine odaklanan yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Platformanız veya CUDA projesi için bu eğitimi özelleştirmek isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde), akıllı uygulamaların temel prensiplerini ve çeşitli endüstrilerde nasıl kullanılacaklarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki IT profesyonelleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Yapay zekanın tarihini, prensiplerini ve etkisini anlayabileceklerdir.
• Farklı makine öğrenimi algoritmalarını tanımlayabilecek ve uygulayabileceklerdir.
• AI uygulamaları için veriyi etkin bir şekilde yönetip analiz edebileceklerdir.
• Yapay zekanın farklı sektörlerdeki pratik uygulamalarını ve sınırlamalarını tanıyabileceklerdir.
• Yapay zeka teknolojisinin etik dikkate değer noktalarını ve toplumsal yankılarını tartışabileceklerdir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), akıllı uygulamaların inceliklerinde uzmanlaşmak ve bunları karmaşık, gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye veri bilimcileri, mühendisler ve AI uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Derin öğrenme mimarilerini uygulamak ve analiz etmek.
• Dağıtık bilgi işlem ortamında makine öğrenimini ölçeklendirerek uygulamak.
• Karar verme için pekiştirmeli öğrenme modelleri tasarlamak ve uygulamak.
• Dil anlama için gelişmiş NLP sistemleri geliştirmek.
• Görüntü ve video analizi için bilgisayarlı görü tekniklerini kullanmak.
• AI sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımında etik hususları ele almak.

Ascend, Biren ve Cambricon, Çin'deki önde gelen AI donanım platformlarıdır ve her biri üretim ölçekteki AI yüklemeleri için benzersiz hızlandırma ve profilleme araçları sunar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), çoklu Çin AI chip platformlarında model çıkarımı ve eğitim akışlarını optimize etmek isteyen ileri düzey AI altyapı ve performans mühendisleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ascend, Biren ve Cambricon platformlarında modelleri test etmek.
• Sistem zorluk noktalarını ve bellek/hesaplama verimlilik eksikliklerini belirlemek.
• Çizelge seviyesinde, çekirdek seviyesinde ve operatör seviyesinde optimizasyonlar uygulamak.
• Toplamı ve gecikmeyi iyileştirmek için dağıtım boru hattlarını ayarlamak.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Her platformda profilleme ve optimizasyon araçlarının uygulanması.
• Pratik ayar senaryolarına odaklanan yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Sunum ortamınız veya model tipinize dayalı olarak bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizi düzenlemek üzere iletişime geçiniz.