CANN para Edge AI Implementación

Este entrenamiento en vivo y dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de Edge AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

6G y el Edge Inteligente es un curso visionario que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas IoT y procesamiento de datos impulsado por inteligencia artificial para apoyar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está diseñado para arquitectos de TI intermedios que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo 6G transformará la computación en el borde y las arquitecturas IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para latencias ultrabajas, alta banda ancha y operaciones autónomas.
• Integrar inteligencia artificial y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligentes.
• Planificar infraestructuras de borde preparadas para 6G que sean escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia 6G-borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de casos y ejercicios de diseño arquitectónico aplicados.
• Simulaciones prácticas con herramientas de borde o contenedores opcionales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está orientado a profesionales avanzados de IA, investigadores y desarrolladores que desean dominar las últimas innovaciones en IA Edge, optimizar sus modelos de IA para la implementación en el borde y explorar aplicaciones especializadas en diversos sectores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Huawei Ascend es una línea de procesadores de inteligencia artificial (IA) diseñados para ofrecer un alto rendimiento tanto en inferencia como en entrenamiento.

Este curso, dirigido por un instructor y disponible tanto en modalidad online como presencial, está orientado 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 este curso, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Aplicación práctica de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en ejemplos de aplicaciones.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un curso personalizado basado en su infraestructura o conjuntos de datos específicos, por favor contáctenos para realizar los ajustes necesarios.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la plataforma de cómputo de Inteligencia Artificial (IA) de Huawei, diseñada para desplegar y optimizar modelos de IA en los procesadores Ascend AI.

Este entrenamiento impartido por instructores en vivo, tanto en línea como presencialmente, está dirigido a desarrolladores e ingenieros intermedios de IA que buscan implementar eficientemente modelos de IA ya entrenados en el hardware Huawei Ascend utilizando la herramienta CANN y otras plataformas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender la arquitectura de CANN y su importancia en el proceso de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde marcos populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión del modelo OM y MindSpore para realizar inferencias tanto en la nube como en el borde.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos utilizando las herramientas de CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Caso de estudio basados en modelos de IA reales para despliegue en entornos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) dirigido por un instructor está orientado a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que desean adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está destinada a profesionales avanzados de ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos y vulnerabilidades de seguridad en las implementaciones de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resistentes de Edge AI que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de implementación de modelos de IA en entornos de borde.

Las unidades MLU de Cambricon (Machine Learning) son chips especializados en inteligencia artificial, optimizados tanto para inferencia como para entrenamiento en entornos periféricos y centros de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor, ya sea en línea o presencial, está diseñada para desarrolladores intermedios que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos periféricos y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de IA con características de aceleración específicas de MLU.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la herramienta de cálculo de Inteligencia Artificial (IA) desarrollada por Huawei, diseñada para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en los procesadores Ascend AI.

Este curso dirigido por instructores, disponible tanto en modalidad online como presencial, está orientado a desarrolladores principiantes en IA que buscan entender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde la formación hasta el despliegue, y cómo colabora con marcos como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Sesiones interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos que incluyen el despliegue de modelos sencillos.
• Explicaciones detalladas sobre la cadena de herramientas CANN y los puntos de integración.

Opciones de Personalización del Curso

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

La pila de Inteligencia Artificial (IA) de Huawei, que abarca desde el nivel bajo del CANN SDK hasta el marco de alto nivel MindSpore, proporciona un entorno integrado para el desarrollo y despliegue optimizado en hardware Ascend.

Este entrenamiento en vivo, ya sea en línea o presencial, está dirigido a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que buscan comprender cómo CANN y MindSpore trabajan en conjunto para apoyar la gestión del ciclo de vida de IA e infraestructura.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cálculo de IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN facilita la optimización del modelo y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco y herramienta MindSpore en comparación con alternativas industriales.
• Posicionar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o cloud/on-prem.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo 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 un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

CANN SDK (Arquitectura de Cómputo para Redes Neuronales) es la base del cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en procesadores AI Ascend.

Esta formación, dirigida por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñada para desarrolladores avanzados de IA e ingenieros de sistemas que buscan mejorar el rendimiento de la inferencia utilizando la potente herramienta CANN, incluyendo el Engine Gráfico, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura en tiempo real y el ciclo de vida del rendimiento de CANN.
• Utilizar herramientas de perfilado y Engine Gráfico para analizar y optimizar el rendimiento.
• Diseñar y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella en la memoria y mejorar la velocidad de procesamiento del modelo.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización basados en ejemplos de implementación de casos especiales.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece herramientas potentes de implementación y optimización para aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real, especialmente en el ámbito de la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, diseñadas para funcionar con hardware Huawei Ascend.

Este entrenamiento, dirigido tanto en línea como presencialmente, está orientado a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el CANN SDK para casos de uso en producción.

Al final del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural usando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir los modelos e integrarlos en flujos de trabajo en vivo.
• Mejorar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Crear flujos de trabajo de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural en tiempo real para escenarios de implementación tanto en el borde como en la nube.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con presentaciones y demostraciones.
• Laboratorios prácticos para implementar modelos y analizar el rendimiento.
• Diseño de flujos de trabajo en vivo utilizando casos de uso reales de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para realizar los arreglos necesarios.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización y personalización avanzada de los operadores de modelos de inteligencia artificial para el hardware Huawei Ascend.

Este curso dirigido por instructores en vivo, tanto en línea como presencial, está diseñado para desarrolladores avanzados que deseen construir, implementar y afinar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN e integración del compilador TVM.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores personalizados de IA utilizando el DSL TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en la ejecución y el grafo de CANN.
• Utilizar TVM para programar operadores, realizar ajustes automáticos y benchmarks.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucción para patrones de cálculo personalizados.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con conferencias y demostraciones.
• Codificación práctica de operadores utilizando las tuberías TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel principiante e intermedio en agritech, especialistas en IoT y ingenieros de IA que deseen desarrollar y deploy soluciones Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis Edge AI en tiempo real.

Este entrenamiento en vivo (en línea u on-site) dirigido por un instructor está orientado a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos y investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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