CANN para la implementación de IA en el borde

Esta capacitación guiada por un instructor España, disponible tanto presencialmente como a distancia, está pensada para profesionales intermedios de telecomunicaciones, ingenieros en IA y expertos en IoT que quieran descubrir cómo las redes 5G impulsan el desarrollo de aplicaciones basadas en IA en el Edge.

Al término del programa, los asistentes estarán preparados para:

• Entender los principios básicos del 5G y su relación con la IA en entornos periféricos.
• Implementar modelos de IA adecuados para operar en contextos donde se requiere una latencia mínima dentro de redes 5G.
• Desplegar sistemas capaces de actuar en tiempo real mediante el uso combinado de IA periférica y conexión 5G.
• Ajustar adecuadamente las cargas de trabajo de IA para maximizar su eficiencia en dispositivos remotos.

Este curso de vanguardia explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el edge, los ecosistemas IoT y el procesamiento de datos impulsado por inteligencia artificial para desarrollar infraestructuras adaptativas, de baja latencia e inteligentes.

Se trata de una capacitación presencial o virtual, guiada por un instructor, 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 Edge inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará la computación en el edge y las arquitecturas IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos capaces de funcionar con latencia ultrabaja, alto ancho de banda y autonomía operativa.
• Integrar inteligencia artificial y analítica de datos en el edge para la toma de decisiones inteligentes.
• Planificar infraestructuras Edge escalables, seguras y resilientes preparadas para el 6G.
• Evaluar los modelos empresariales y operativos derivados de la convergencia entre 6G y el edge.

Formato del curso

• Clases interactivas con debates y discusiones.
• Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitecturas.
• Simulaciones prácticas, incluyendo el uso opcional de herramientas Edge o basadas en contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos.

Esta formación presencial o online dirigida por un instructor está pensada para profesionales, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que desean dominar las últimas innovaciones en IA en el borde, optimizar sus modelos para su despliegue sobre dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas dentro de diferentes sectores industriales.

Al término del curso, los participantes serán capaces de:

• Explorar metodologías avanzadas para el desarrollo y la optimización de modelos en entornos periféricos.
• Implementar técnicas innovadoras para desplegar estos modelos sobre dichos dispositivos.
• Utilizar herramientas especializadas y frameworks de última generación para aplicaciones sofisticadas de IA en el borde.
• Optimizar tanto el rendimiento como la eficiencia energética de dichas soluciones.
• Investigar usos prácticos novedosos así como las tendencias emergentes del sector.
• Abordar cuestiones éticas y de seguridad vinculadas al despliegue de IA en entornos periféricos.

Huawei Ascend es una familia de procesadores de inteligencia artificial diseñados para realizar inferencias y entrenamientos de alto rendimiento.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos con conocimientos intermedios que deseen desarrollar y optimizar modelos neuronales mediante la plataforma Ascend de Huawei y el conjunto de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar correctamente el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando MindSpore y los flujos de trabajo de CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en las unidades NPU Ascend mediante operadores personalizados y estrategias de particionado.
• Implementar modelos tanto en entornos periféricos como en la nube.

Formato del curso

• Clases interactivas y sesiones de debate.
• Práctica guiada con la plataforma Huawei Ascend y el conjunto de herramientas CANN en aplicaciones reales.
• Ejercicios enfocados en la creación, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Si desean un plan de formación adaptado a su infraestructura o conjuntos de datos, no duden en contactarnos para gestionarlo.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la plataforma de computación para inteligencia artificial desarrollada por Huawei, orientada a desplegar y optimizar modelos de IA en los procesadores Ascend.

Este curso práctico, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar eficazmente modelos entrenados en hardware Huawei Ascend mediante el kit de herramientas CANN y plataformas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al concluir el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de despliegue de modelos de IA.
• Convertir y adaptar modelos provenientes de marcos populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, el conversor de modelos OM y MindSpore para la inferencia en entornos edge y cloud.
• Diagnosticar problemas durante el despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del curso

• Clases interactivas con demostraciones prácticas.
• Trabajo en laboratorios utilizando herramientas CANN, simuladores o dispositivos Ascend.
• Análisis de escenarios reales de despliegue basados en modelos de IA genuinos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una versión adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Esta capacitación presencial o online, impartida por instructores, está orientada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas tecnológicos que deseen adquirir habilidades prácticas para implementar modelos de IA en dispositivos periféricos en diversas aplicaciones.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales del uso de IA en el borde y sus ventajas.
• Configurar correctamente el entorno de computación periférica.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos del borde.
• Implementar soluciones prácticas basadas en IA en dichos dispositivos.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Atender cuestiones éticas y de seguridad relacionadas con las aplicaciones de IA en el borde.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales avanzados en ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores del IoT que deseen implementar medidas seguras y estrategias resilientes para sistemas de inteligencia artificial distribuidos.

Al concluir el curso, los participantes podrán:

• Identificar riesgos y vulnerabilidades asociados a la implementación de IA en el perímetro.
• Emplear técnicas criptográficas y mecanismos de autenticación para proteger los datos.
• Crear arquitecturas resistentes capaces de contrarrestar ataques cibernéticos.
• Desplegar modelos de IA siguiendo prácticas adecuadas y seguras en entornos perimetrales.

Los MLU (Unidades de Aprendizaje Automático) de Cambricon son chips especializados en IA, optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento tanto en dispositivos periféricos como en centros de datos.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de inteligencia artificial utilizando el framework BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar correctamente los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
• Diseñar y optimizar modelos basados en Python o C++ para su uso con las MLU de Cambricon.
• Desplegar dichos modelos en dispositivos periféricos o centros de datos que cuenten con el runtime Neuware.
• Integrar flujos de trabajo relacionados con el aprendizaje automático utilizando las funcionalidades de aceleración específicas de las MLU.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Practicar el uso de BANGPy y Neuware en labores de desarrollo e implementación.
• Ejercicios prácticos centrados en la optimización, integración y pruebas de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Si desea un entrenamiento adaptado a su modelo concreto de hardware Cambricon o caso de uso particular, no dude en contactarnos para coordinarlo.

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

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está destinada a desarrolladores de IA principiantes que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde su entrenamiento hasta la implementación, así como su compatibilidad 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 e implementar un modelo de IA sencillo en el hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos básicos para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Laboratorios prácticos enfocados en la implementación de modelos simples.
• Guía paso a paso del flujo de trabajo con CANN y sus puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarla.

La pila de inteligencia artificial de Huawei, que abarca desde el SDK CANN de bajo nivel hasta el framework MindSpore de alto nivel, conforma un entorno altamente integrado para el desarrollo y despliegue de soluciones basadas en IA, optimizado específicamente para el hardware Ascend.

Esta capacitación presencial o online, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales técnicos con conocimientos básicos o intermedios que deseen entender cómo interactúan CANN y MindSpore para facilitar la gestión del ciclo de vida de los modelos de IA así como la toma de decisiones relacionadas con infraestructuras tecnológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura por capas de la pila computacional para IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN contribuye a la optimización de modelos y a su implementación a nivel del hardware.
• Evaluar el framework MindSpore y sus herramientas en comparación con otras opciones existentes en el mercado.
• Determinar cómo la pila de IA de Huawei puede adaptarse a entornos empresariales, nube o locales.

Modalidad del curso

• Clases interactivas con espacio para debates y consultas.
• Demostraciones en tiempo real de sistemas e ilustraciones prácticas a través de casos de uso concretos.
• Laboratorios guiados opcionales para practicar el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una adaptación específica para su empresa, no dude en contactarnos para coordinarlo.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base computacional para inteligencia artificial de Huawei, que permite a los desarrolladores afinar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en los procesadores AI Ascend.

Este curso presencial o online, impartido por instructores expertos, está dirigido a desarrolladores avanzados de inteligencia artificial e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento durante la inferencia mediante el sofisticado conjunto de herramientas CANN, incluyendo Graph Engine, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución de CANN y su ciclo vital de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y Graph Engine para analizar y optimizar el rendimiento.
• Diseñar y optimizar operadores personalizados con TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella en el uso de memoria y mejorar el flujo de procesamiento del modelo.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones participativas.
• Laboratorios prácticos que incluyen perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización basados en ejemplos de implementación en escenarios complejos.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar un programa personalizado para este curso, no dude en contactarnos para coordinarlo.

El CANN SDK (Arquitectura Computacional para Redes Neuronales) ofrece potentes herramientas de despliegue y optimización destinadas a aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real relacionadas con la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, especialmente en hardware Ascend de Huawei.

Este curso práctico e interactivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de la IA con conocimientos intermedios que deseen desarrollar, implementar y optimizar modelos visuales y lingüísticos mediante el CANN SDK para aplicaciones productivas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en ejecución.
• Optimizar el rendimiento de inferencia en tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
• Crear pipelines en tiempo real para visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, listos para ser desplegados tanto en entornos perimetrales como en la nube.

Formato del curso

• Exposiciones interactivas y demostraciones prácticas.
• Trabajo práctico en laboratorios centrados en el despliegue de modelos y la evaluación del rendimiento.
• Diseño de pipelines reales a partir de casos de uso concretos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.

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

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, 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 de IA personalizados mediante el lenguaje DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el entorno de ejecución de CANN y en su grafo de ejecución.
• Utilizar TVM para programar, ajustar automáticamente y evaluar el rendimiento de los operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones en patrones computacionales personalizados.

Formato del curso

• Clases interactivas y demostraciones prácticas.
• Programación práctica de operadores mediante los flujos de trabajo de TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o en simuladores correspondientes.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.

En este curso integral, fusionará el poder transformador de la inteligencia artificial con la flexibilidad inherente a la computación distribuida. Aprenderá a implementar modelos de IA directamente en dispositivos periféricos, desde comprender las arquitecturas básicas de CNN hasta dominar conceptos como la destilación del conocimiento y el aprendizaje federado. Esta formación práctica le dotará de los recursos necesarios para optimizar el desempeño de sistemas basados en IA, propiciando procesamiento e implementación de decisiones casi instantáneas dentro del entorno Edge.

Esta capacitación práctica guiada por un instructor en España (en línea o presencial) está orientada a profesionales del sector agrícola con conocimientos básicos o intermedios, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones basadas en IA en el extremo para la agricultura inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en el extremo en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones automatizadas para el riego y la medición del entorno.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante el análisis en tiempo real facilitado por IA en el extremo.