Yapay Zeka Sonuç Çıktısı ve Bulutta DağıtımMatrix Eğitimi

Huawei Ascend yüksek performanslı çıkarım ve eğitim için tasarlanmış bir yapay zeka işlemci ailesidir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site), Huawei'nın Ascend platformunu ve CANN araç setini kullanarak sinir ağ modeli geliştirme ve optimizasyonu isteyen orta düzeyde yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• CANN geliştirme ortamını kurma ve yapılandırma.
• MindSpore ve CloudMatrix iş akışlarını kullanarak yapay zeka uygulamaları geliştirme.
• Özel operatörler ve tiling kullanarak Ascend NPUs üzerinde performans optimizasyonu.
• Modelleri kenar veya bulut ortamlarına dağıtma.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Huawei Ascend ve CANN araç setinin örnek uygulamalarda el ile kullanımı.
• Model oluşturma, eğitim ve dağıtım odaklı yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için altyapınız veya veri kümeleriniz üzerine özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
• Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
• Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
• Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
• Practical deployment scenarios based on real-world AI models.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka mühendisliği ilkeleri ve uygulamaları hakkında temel bir anlayış kazanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan yapay zeka mühendisleri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve teknolojilerini anlamak.
• TensorFlow ve PyTorch kullanarak temel makine öğrenmesi modellerini uygulamak.
• Yazılım geliştirmede pratik sorunları çözmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Yapay zeka projelerini yönetmek ve sürdürmek için yapay zeka mühendisliğindeki en iyi uygulamaları kullanmak.
• Yapay zeka sistemleri geliştirirken ortaya çıkan etik etkileri ve sorumlulukları tanımak.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), AI ve ML kullanarak akıllı uygulamalar geliştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye AI profesyonelleri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI ve ML'nin arkasındaki ileri düzey kavram ve teknolojileri anlamak.
• AI/ML model geliştirmeyi bilgilendirmek için verileri analiz etmek ve görselleştirmek.
• AI/ML modellerini etkili bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak.
• Gerçek dünya problemlerini çözebilen akıllı uygulamalar yaratmak.
• Çeşitli endüstrilerde AI uygulamalarının etik etkilerini değerlendirmek.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
• Set up a development environment with CANN and MindSpore.
• Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
• Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with simple model deployment.
• Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
• Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
• Optimize model performance for limited compute and memory environments.
• Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
• Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
• Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
• Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
• Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Live system demos and case-based walkthroughs.
• Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
• Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
• Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
• Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
• Optimization exercises using edge-case deployment examples.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
• Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
• Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
• Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
• Live pipeline design using real CV and NLP use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
• Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
• Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
• Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
• Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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 eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), akıllı uygulamalar ve bunların çeşitli sektörlerde nasıl uygulanabileceği hakkında temel bir anlayış kazanmak isteyen başlangıç seviyesindeki BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zekanın tarihini, ilkelerini ve etkisini anlamak.
• Farklı makine öğrenimi algoritmalarını tanımlamak ve uygulamak.
• Yapay zeka uygulamaları için verileri etkili bir şekilde yönetmek ve analiz etmek.
• Farklı sektörlerde yapay zekanın pratik uygulamalarını ve sınırlamalarını tanımak.
• Yapay zeka teknolojisinin etik düşüncelerini ve toplumsal etkilerini tartışmak.

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.