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Temario del curso

Introducción a la Implementación de CV/PLN con CANN

  • Ciclo de vida del modelo de IA desde el entrenamiento hasta la implementación
  • Consideraciones clave de rendimiento para CV y PLN en tiempo real
  • Descripción general de las herramientas del SDK CANN y su rol en la integración de modelos

Preparación de Modelos CV y PLN

  • Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
  • Manejo de entradas/salidas de modelos para tareas de imagen y texto
  • Uso de ATC para convertir modelos al formato OM

Implementación de Pipelines de Inferencia con AscendCL

  • Ejecución de inferencia CV/PLN usando la API AscendCL
  • Pipelines de preprocesamiento: redimensionado de imágenes, tokenización, normalización
  • Postprocesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto

Técnicas de Optimización de Rendimiento

  • Perfilamiento de modelos CV y PLN usando herramientas CANN
  • Reducción de latencia con precisión mixta y ajuste de lotes (batch)
  • Gestión de memoria y cómputo para tareas de transmisión continua

Casos de Uso de Visión por Computadora

  • Estudio de caso: detección de objetos para vigilancia inteligente
  • Estudio de caso: inspección visual de calidad en manufactura
  • Construcción de pipelines de análisis de video en vivo en Ascend 310

Casos de Uso de PLN

  • Estudio de caso: análisis de sentimientos y detección de intenciones
  • Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos
  • Integración de PLN en tiempo real con APIs REST y sistemas de mensajería

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento sobre aprendizaje profundo para visión por computadora o PLN
  • Experiencia con Python y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
  • Comprensión básica de flujos de trabajo de implementación e inferencia de modelos

Público Objetivo

  • Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Ascend de Huawei
  • Científicos de datos e ingenieros de IA desarrollando modelos de percepción en tiempo real
  • Desarrolladores integrando pipelines CANN en manufactura, vigilancia o análisis de medios
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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