CANN para el despliegue de IA en el borde

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA de borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA de borde.
• Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA de borde y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

6G y el Borde Inteligente es un curso con visión de futuro que explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el borde, los ecosistemas de IoT y el procesamiento de datos impulsado por IA para respaldar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo la tecnología 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y de IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con latencia ultra baja y alto ancho de banda.
• Integrar inteligencia artificial y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras de borde preparadas para 6G que sean escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del curso

• Clases interactivas y sesiones de discusión.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores (opcional).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Esta capacitación dirigida por instructores, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de IA, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su implementación en el borde y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el borde.
• Abordar consideraciones avanzadas éticas y de seguridad en los despliegues de IA en el borde.

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Configurar y establecer el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando los flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en las NPUs de Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de tiling.
• Desplegar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Sesiones interactivas de clase y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y del kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de computación de IA de Huawei para desplegar y optimizar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar de manera eficiente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend utilizando el kit de herramientas CANN y otras herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de trabajo de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en el borde y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Prácticas de laboratorio con herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
• Configurar y establecer el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA en el borde.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigido a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que deseen implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en las implementaciones de IA en el borde.
• Implementar técnicas de encriptación y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes capaces de resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras para el despliegue de modelos de IA en entornos de borde.

Los MLU de Cambricon (Unidades de Aprendizaje Automático) son chips especializados de inteligencia artificial optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Este entrenamiento en vivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para Cambricon MLU.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el runtime de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de ML con características de aceleración específicas de MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para el desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, por favor contáctenos para coordinarlo.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación en inteligencia artificial de Huawei, utilizado para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores Ascend de IA.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que desean comprender cómo se integra CANN en el ciclo de vida de los modelos, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo interactúa con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo básico de IA en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos con despliegue de modelos simples.
• Recorrido paso a paso de la cadena de herramientas CANN y sus puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

La pila de IA de Huawei —desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el framework de alto nivel MindSpore— ofrece un entorno de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para el hardware Ascend.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo los componentes de CANN y MindSpore trabajan en conjunto para apoyar la gestión del ciclo de vida de la IA y las decisiones de infraestructura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura por capas de la pila de computación en IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y la implementación a nivel de hardware.
• Evaluar el framework y la cadena de herramientas de MindSpore en relación con alternativas del sector.
• Posicionar la pila de IA de Huawei en entornos empresariales o en la nube/on-premises.

Formato del curso

• Sesiones interactivas de exposición y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de computación de IA de Huawei, que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales desplegadas en los procesadores de IA Ascend.

Este entrenamiento presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a desarrolladores de IA y ingenieros de sistemas de nivel avanzado que deseen optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluido Graph Engine, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender la arquitectura de ejecución en tiempo real de CANN y su ciclo de vida de rendimiento.
• Utilizar herramientas de análisis de rendimiento y Graph Engine para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados mediante TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento (throughput) del modelo.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con análisis de rendimiento en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de despliegue en casos extremos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

El SDK CANN (Arquitectura de Computación para Redes Neuronales) ofrece potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en los campos de la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PNL), especialmente en hardware Ascend de Huawei.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en entornos productivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos de visión artificial y PNL mediante CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Desarrollar pipelines en tiempo real de visión artificial y PNL para escenarios de implementación en el borde o en la nube.

Formato del Curso

• Clase magistral interactiva y demostraciones.
• Prácticas de laboratorio con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos reales de visión artificial y PNL.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten la optimización avanzada y la personalización de operadores de modelos de IA para hardware Huawei Ascend.

Esta formación presencial, impartida por instructores (en línea o in situ), está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, desplegar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración con el compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Escribir y probar operadores personalizados de IA utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el entorno de ejecución y el gráfico de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la planificación de operadores, el ajuste automático y las pruebas de referencia.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucción para patrones de cálculo personalizados.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración.
• Codificación práctica de operadores utilizando flujos de trabajo de TIK y TVM.
• Pruebas y ajuste en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar la organización.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de agronegocios de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el borde en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por inteligencia artificial.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de IA en el borde en tiempo real.

Esta capacitación impartida por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores en IA que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones autónomas de IA.