CANN for Edge AI Deployment Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka alanında ileri düzeyde pratik uygulayıcılar, araştırmacılar ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, Edge AI alanındaki en son gelişmeleri öğrenmek, yapay zeka modellerini kenar dağıtımı için optimize etmek ve çeşitli sektörlerdeki uzmanlık uygulamalarını keşfetmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gelişmiş Edge AI model geliştirme ve optimizasyon tekniklerini keşfetmek.
• Yapay zeka modellerini kenar cihazlarına dağıtmak için son teknoloji stratejileri uygulamak.
• Gelişmiş Edge AI uygulamaları için özel araçları ve çerçeveleri kullanmak.
• Edge AI çözümlerinin performansını ve verimliliğini optimize etmek.
• Edge AI alanındaki yenilikçi kullanım durumlarını ve ortaya çıkan eğilimleri keşfetmek.
• Edge AI dağıtımlarında gelişmiş etik ve güvenlik hususlarını ele almak.

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), çeşitli uygulamalar için AI modellerini uç cihazlara dağıtma konusunda pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, veri bilimciler ve teknoloji meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Uç bilişim ortamını kurup yapılandırabilecektir.
• Uç dağıtım için AI modelleri geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Uç cihazlarda pratik AI çözümleri uygulayabilecektir.
• Uç dağıtımlı modellerin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Edge AI uygulamalarında etik ve güvenlik hususlarını ele alabilecektir.

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 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi otonom sistem çözümleri için Edge AI'yı kullanmak isteyen orta seviyedeki robotik mühendisleri, otonom araç geliştiricileri ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom sistemlerde Edge AI'nın rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Gerçek zamanlı işleme için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini otonom araçlar, dronlar ve robotikte uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak kontrol sistemlerini tasarlayabilecek ve optimize edebilecekler.
• Otonom yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Edge AI kavramından pratik uygulamaya, kurulum ve dağıtım dahil olmak üzere kapsamlı bir anlayış kazanmak isteyen orta düzeydeki geliştiriciler ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'un temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• Edge AI modellerini geliştirebilecek, eğitebilecek ve optimize edebilecektir.
• Edge AI uygulamalarını dağıtabilecek ve yönetebilecektir.
• Edge AI'u mevcut sistemlerle ve iş akışlarıyla entegre edebilecektir.
• Edge AI uygulamasında etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'i kullanmak isteyen orta seviyedeki sağlık profesyonelleri, biyomedikal mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Edge AI'in rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Sağlık uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini giyilebilir cihazlarda ve teşhis araçlarında uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlayabilecek ve dağıtabilecekler.
• Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki geliştiriciler, sistem mimarları ve akıllı veri işleme ve analiz yetenekleriyle IoT uygulamalarını geliştirmek için Edge AI'ü kullanmak isteyen sektör profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temellerini ve IoT'deki uygulamasını anlayabilecektir.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• IoT uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma mekanizmalarını uygulayabilecektir.
• Edge AI'ü çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecektir.
• IoT için Edge AI'te etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Edge AI temellerini ve giriş seviyesi uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki geliştiriciler ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temel kavramlarını ve mimarisini anlayabilecektir.
• Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• Basit Edge AI uygulamaları geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• Edge AI'ün kullanım durumlarını ve faydalarını belirleyebilecek ve anlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Edge AI çözümlerini güvence altına almak ve etik bir şekilde dağıtmak isteyen orta seviyedeki siber güvenlik uzmanları, sistem yöneticileri ve yapay zeka etiği araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI’deki güvenlik ve gizlilik zorluklarını anlayabilecektir.
• Kenar cihazlarını ve verileri güvence altına almak için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.
• Edge AI dağıtımlarında güvenlik risklerini azaltmak için stratejiler geliştirebilecektir.
• Etik hususları ele alabilecek ve düzenlemelere uyumu sağlayabilecektir.
• Edge AI uygulamaları için güvenlik değerlendirmeleri ve denetimleri gerçekleştirebilecektir.