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 Anlatımı
- Ascend AI donanımı: 310, 910 ve 910B genel bakış
- Yüksek seviyeli bileşenler: MindSpore, CANN, AscendCL
- Endüstri konumlandırılması ve mimari ilkeleri
Huawei'nin AI Yığınındaki CANN’in Rolü
- CANN nedir? SDK amacı ve iç katmanlar
- ATC, TBE ve AscendCL: modelleri derleme ve çalıştırma
- CANN'nın çıkarım iyileştirmesine ve dağıtıma nasıl katkı sağladığını anlamak
MindSpore Genel Bakış ve Mimarisi
- MindSpore'da eğitim ve çıkarım iş akışları
- Graf modu, PyNative ve donanım soyutlaması
- CANN arka ucundan Ascend NPU ile entegrasyon
Ascend’de AI Hayat Döngüsü: Eğitimden Dağıtıma
- MindSpore'da veya diğer çerçevelerden model oluşturma ya da dönüştürme
- Modelleri ATC kullanarak ihracat ve derleme
- OM modellerini ve AscendCL kullanarak Ascend donanımında dağıtım
Diğer AI Yığınları ile Karşılaştırma
- MindSpore vs. PyTorch, TensorFlow: odak noktası ve konumlandırılması
- Ascend’deki dağıtım iş akışları GPU tabanlı yığınlarla karşılaştırması
- Kurumsal kullanım için fırsatlar ve sınırlamalar
Kurumsal Entegrasyon Senaryoları
- Akıllı üretim, hükümet AI’si ve telekom gibi kullanım senaryoları
- Ölçeklenebilirlik, uyumluluk ve ekosistem dikkate alınması
- Huawei yığını kullanarak bulut/on-prem hibrit dağıtım
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- AI iş akışlarına veya platform mimarisine aşinalık
- Model eğitim ve dağıtımına temel bir anlayış
- CANN veya MindSpore ile önceki elden deneyim gerektirmez
Hedef Kitle
- AI platform değerlendirmecileri ve altyapı mimarları
- AI/ML DevOps vepipeline entegratörleri
- Teknoloji yöneticileri ve karar veren kişiler
14 Saat