CANN para la implementación de IA en el borde

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

6G y la Frontera Inteligente es un curso prospectivo que explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en la frontera, los ecosistemas IoT y el procesamiento de datos impulsado por IA para apoyar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Este capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a arquitectos de TI de nivel intermedio que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de frontera inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en la frontera y IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con alta capacidad de ancho de banda y latencia ultra baja.
• Integrar IA y análisis de datos en la frontera para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras listas para 6G en la frontera, escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar los modelos empresariales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y la frontera.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño arquitectónico aplicado.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que desean dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos 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 edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el edge.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada 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 podrán:

• Configurar y preparar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo con MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y estrategias de partición (tiling).
• Implementar modelos en entornos edge o en la nube.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión grupal.
• Práctica con el kit de herramientas Huawei Ascend y CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, el entrenamiento y la implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso según su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarla.

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

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar de manera eficiente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend, utilizando la herramienta CANN junto con frameworks como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el pipeline de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos provenientes de frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, la conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en edge (dispositivos periféricos) y en la nube.
• Diagnosticar problemas de implementación y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Clase interactiva y demostraciones prácticas.
• Prácticas de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios prácticos de implementación basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación presencial en vivo en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología con un nivel intermedio que deseen adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados de la 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y vulnerabilidades en despliegues de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de Edge AI resilientes capaces de soportar amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos perimetrales.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta capacitación, 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 las MLU de Cambricon.
• Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas para MLU.

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• Práctica directa con BANGPy y Neuware para el desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta capacitación impartida por un instructor, disponible en modalidad online o presencial, está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que deseen comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo funciona junto con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 de IA sencillo en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión en grupo.
• Prácticas con despliegue de modelos sencillos.
• Guía paso a paso del toolchain de CANN y los puntos de integración.

Opciones de Personalización del Curso

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

La pila de IA de Huawei, que abarca desde el SDK CANN de bajo nivel hasta el framework MindSpore de alto nivel, ofrece un entorno de desarrollo y despliegue de IA estrechamente integrado y optimizado para el hardware Ascend.

Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan conjuntamente para administrar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre la infraestructura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura por capas de la pila de cómputo con IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el framework MindSpore y su cadena de herramientas en relación con las alternativas del mercado.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/infraestructura propia.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debates.
• 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 coordinarla.

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Gráficos, TIK y desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución y el ciclo de vida del rendimiento de CANN.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Gráficos para análisis y optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el flujo de procesamiento de modelos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece herramientas potentes de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión e idioma utilizando el SDK CANN para casos de uso productivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN usando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Construir pipelines CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en bordes o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

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

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

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen construir, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores personalizados de IA usando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución de CANN y en el gráfico de ejecución.
• Usar TVM para la programación, ajuste automático y evaluación comparativa de operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cómputo personalizados.

Formato del curso

• Expositivo interactivo y demostración práctica.
• Codificación práctica de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
• Pruebas y ajuste en hardware Ascend o en simuladores.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotecnología en nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde dentro de los sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
• 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 las aplicaciones autónomas de IA.