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
Cambricon ve MLU Mimarisine Giriş
- Cambricon yapay zeka çipi portföyünün genel bakışı
- MLU mimarisi ve komut hattı (instruction pipeline)
- Desteklenen model türleri ve kullanım alanları
Geliştirme Araç Zincirinin Kurulumu
- BANGPy ve Neuware SDK kurulumu
- Python ve C++ için ortam yapılandırması
- Model uyumluluğu ve ön işleme
BANGPy ile Model Geliştirme
- Tansor yapısı ve şekil yönetimi
- Hesaplama grafı (computation graph) inşası
- BANGPy'de özel operasyon desteği
Neuware Çalışma Zamanı ile Dağıtım
- Model dönüştürme ve yükleme
- Çalıştırma ve çıkarım (inference) kontrolü
- Uç ve veri merkezi dağıtım uygulamaları
Performans Optimizasyonu
- Bellek eşleme (memory mapping) ve katman ayarları
- Çalışma izleme ve profilleme
- Yaygın darboğazlar ve çözümler
MLU'yu Uygulamalara Entegre Etme
- Uygulama entegrasyonu için Neuware API'lerinin kullanımı
- Veri akışı (streaming) ve çoklu model desteği
- Hibrit CPU-MLU çıkarım senaryoları
Uçtan Uca Proje ve Kullanım Senaryosu
- Laboratuvar: Bir görüntü veya NLP modelinin dağıtımı
- BANGPy entegrasyonu ile uç çıkarım
- Doğruluk ve veri yolu (throughput) testi
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi model yapıları hakkında anlayış
- Python ve/veya C++ konusunda deneyim
- Model dağıtımı ve hızlandırma kavramlarıyla aşinalık
Hedef Kitle
- Gömülü yapay zeka geliştiricileri
- Uç veya veri merkezi ortamına dağıtım yapan ML mühendisleri
- Çin yapay zeka altyapısıyla çalışan geliştiriciler
21 Saatler
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Özel konuları ele alabileceğimiz ve gerçek yaşam örnekleriyle çalışabileceğimiz
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Eğitim - Advanced Edge AI Techniques
Yapay Zeka Çevirisi