Edge AI Dağıtım için CANN Eğitimi

Bu eğitmen öncülkü olan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI uzmanları, araştırmacılar ve geliştiricilere yönelik olup, Edge AI'de en son gelişmeleri mastere etmek, AI modellerini kenar dağıtım için optimize etmek ve çeşitli sektörlerde özel uygulamaları keşfetmeyi hedefliyor.

Bu eğitim tamamlandığında, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecek:

• Edge AI model geliştirme ve optimizasyonu konusundaki ileri teknikleri keşfetmek.
• AI modellerini kenar cihazlarına dağıtmak için yenilikçi stratejileri uygulamak.
• Gelişmiş Edge AI uygulamaları için özel araçları ve çerçeveleri kullanmak.
• Edge AI çözümlerinin performansını ve verimliliğini optimize etmek.
• Yenilikçi kullanım alanlarını ve Edge AI'deki yeni trendleri keşfetmek.
• Edge AI dağıtımlarındaki ileri düzey etik ve güvenlik meselelerini ele almak.

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'ta (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitimci öncülüğünde canlı eğitim, orta seviye geliştiricilere, veri bilimcilerine ve teknoloji tutkunlarına çeşitli uygulamalar için kenar cihazlarında AI modellerini dağıtmak için pratik beceriler kazanma şansı sunmaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu konuları başarabilecek hale gelecekler:

• Kenar AI'nin ilkelerini ve avantajlarını anlamak.
• Kenar hesaplama ortamını kurmak ve yapılandırmak.
• Kenar dağıtım için AI modelleri geliştirmek, eğitmek ve optimize etmek.
• Pratik AI çözümlerini kenar cihazlarda uygulamak.
• Dağıtılan modellerin performansını değerlendirmek ve geliştirmek.
• Kenar AI uygulamalarında etik ve güvenlik meselelerini ele almak.

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 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.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (çevrimiçi veya çevrimiçi olmak üzere) Türkiye 'da, orta seviye robotik mühendisleri, otomatik araç geliştiricilerini ve AI araştırmacılarını hedefleyerek kenar yaprakları AI'yi (Edge AI) kullanarak yenilikçi otomatik sistem çözümlerine ulaşmayı isteyen kişilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecek hale gelecekler:

• Otomatik sistemlerde Edge AI'nin rolü ve faydalarını anlamak.
• Kenar cihazlarında gerçek zamanlı işleme için AI modellerini geliştirmek ve dağıtma.
• Otomatik araçlarda, UAV'larda (drone) ve robotikte Edge AI çözümlerini uygulamak.
• Edge AI kullanarak kontrol sistemlerini tasarlamak ve optimize etmek.
• Otonom AI uygulamalarında etik ve düzenleyici meseleleri ele alma.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), Edge AI'nin kavramdan uygulamaya kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyen orta seviye geliştiricilere ve IT profesyonellere yöneliktir, bu da kurulumu ve dağıtımını içeriyor.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri edinebilecekler:

• Edge AI'nin temel kavramlarını anlamak.
• Edge AI ortamlarını kurmayı ve yapılandırmayı öğrenmek.
• Edge AI modellerini geliştirme, eğitme ve optimize etme.
• Edge AI uygulamalarını dağıtım ve yönetimi.
• Var olan sistemlere ve iş akışlarına Edge AI entegrasyonu.
• Edge AI uygulamasında etik consideratıyonlar ve en iyi uygulamaların ele alınması.

Bu eğitmen öncülüğünde, canlı eğitim (Türkiye de çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde sağlık profesyonellerine, biyomedikal mühendislerine ve Edge AI'yi inovatif sağlık çözümleri için kullanmak isteyen AI geliştiricilerine yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık sektöründe Edge AI'nin rolünü ve faydalarını anlamak.
• Sağlık uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirmek ve dağıtma.
• Kenar cihazları ve teşhis araçlarında Edge AI çözümlerini uygulama.
• Edge AI kullanarak hastane izleme sistemlerini tasarlamak ve dağıtma.
• Sağlık sektöründe AI uygulamalarında etik ve düzenleyici meseleleri ele alma.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamında, IoT uygulamalarını zeki veri işleme ve analiz yetenekleriyle geliştirmek isteyen orta düzeyli geliştiriciler, sistem mimarları ve sektör profesyonellerine yönelik olup, Edge AI'nin temel ilkelerini ve IoT'taki kullanım alanlarını anlamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Edge AI'nin temellerini ve bu teknolojinin IoT'teki kullanımını anlayacaklar.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecekler.
• IoT uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma uygulayabilecekler.
• Edge AI'yi çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecekler.
• IoT'ta Edge AI için etik düşünceleri ve en iyi uygulamaları ele alabilecekler.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Edge AI'nin temellerini ve Giriş seviye uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan geliştiriciler ve IT profesyonellere yönelik olup, canlı bir eğitmen tarafından verilmektedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Edge AI'nin temel kavramlarını ve mimarisini anlamak.
• Edge AI ortamlarını kurma ve yapılandırma.
• Basit Edge AI uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak.
• Edge AI'nin kullanım alanlarını ve avantajlarını tanımlamak ve anlamak.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, orta düzeyde siber güvenlik uzmanları, sistem yöneticileri ve AI etik araştırmaları yapan kişilerin kenar AI çözümlerini güvenli ve etik olarak dağıtmak isteyenlerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Kenar AI'deki güvenlik ve gizlilik zorluklarını anlamak.
• Kenar cihazları ve verileri güvenli hale getirmek için en iyi uygulamaları gerçekleştirebilme becerisi kazanmak.
• Kenar AI dağıtımlarında güvenlik risklerini azaltma stratejileri geliştirme.
• Etik açıdan dikkat edilmesi gereken konulara yaklaşım ve düzenlemelere uyumu sağlamaya odaklanmak.
• Kenar AI uygulamaları için güvenlik değerlendirmeleri ve denetimleri gerçekleştirebilme becerisi kazanmak.