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
Huawei'nin AI Ekosistemi'ne Giriş
- Ascend AI donanımı: 310, 910 ve 910B genel bakış
- Yüksek seviye bileşenler: MindSpore, CANN, AscendCL
- Sektör konumlandırma ve mimari ilkeleri
Huawei'nin AI Stack'te CANN'nin Rolü
- CANN nedir? SDK amacı ve iç katmanlar
- ATC, TBE ve AscendCL: modellerin derlenmesi ve çalıştırılması
- CANN'nin tahmin optimizasyonu ve dağıtımını nasıl desteklediği
MindSpore Genel Bakışı ve Mimari
- MindSpore'da eğitim ve tahmin iş akışları
- Grafik modu, PyNative ve donanım soyutlaması
- Ascend NPU ile CANN arka ucu üzerinden entegrasyon
Ascend'da AI Hayat Döngüsü: Eğitimden Dağıtımıza
- MindSpore'da model oluşturma veya diğer çatılardan dönüştürme
- ATC kullanarak modellerin dışarı aktarılması ve derlenmesi
- OM modelleri ve AscendCL kullanarak Ascend donanımına dağıtma
Diğer AI Çatılarıyla Kıyasla
- MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: odak noktası ve konumlandırma
- Ascend'te dağıtım iş akışları ile GPU-tabanlı çatılara karşılaştırma
- Kurumsal kullanım için fırsatlar ve sınırlamalar
Kurumsal Entegrasyon Senaryoları
- Akıllı üretim, hükümet AI'si ve telekomünikasyondaki kullanımlar
- Ölçeklenebilirlik, uyumluluk ve ekosistem göz önünde bulundurularak
- Huawei çatısıyla bulut/yerel karma dağıtımı
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- AI akışlarını veya platform mimarisine aşina olmak
- Model eğitimi veployment'ün temel anlayışı
- CANN veya MindSpore ile önceki elden deneyim gerektirmez
- AI platform değerlendirmecileri ve altyapı mimarları
- AI/ML DevOps ve pipeline tümleyicileri
- Teknoloji yöneticileri ve karar verenler
14 Saat