CANN을 활용한 엣지 AI 배포 교육 과정

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되며, 5G 네트워크가 엣지 AI 애플리케이션 구현에 어떻게 기여하는지를 배우고자 하는 중급 수준의 통신 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 5G 기술의 기본 원리와 엣지 AI에 미치는 영향을 이해합니다.
• 저지연 환경에서 활용할 수 있도록 최적화된 AI 모델을 5G 환경에 배포할 수 있습니다.
• 엣지 AI와 5G 연결 기술을 이용해 실시간 의사결정 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 엣지 기기에서의 AI 워크로드 성능 최적화 방안을 습듭니다.

본 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 엣지 AI 분야의 최신 발전 동향을 익히고, 엣지 환경에 적합한 AI 모델 최적화 방법을 습득하며 다양한 산업에서의 특수 응용 사례를 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 모델 개발 및 최적화를 위한 고급 기법들을 탐구할 수 있습니다.
• 엣지 기기에 AI 모델을 배포하기 위한 첨단 전략들을 구현할 수 있습니다.
• 고급 엣지 AI 응용 분야를 위해 특화된 도구 및 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
• 엣지 AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 AI 분야에서 혁신적인 활용 사례와 새로 부상하는 트렌드를 탐색할 수 있습니다.
• 엣지 AI 배포 시 발생할 수 있는 윤리적 및 보안적 이슈들을 해결할 수 있습니다.

이 강사 주도 실시간 트레이닝 대한민국(온라인 또는 오프라인)은 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하려는 중급 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 테크 애호가를 위한 것입니다.

이 트레이닝을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI의 원리 및 그 이점을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정 및 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 훈련 및 최적화합니다.
• 엣지 디바이스에 실무적인 AI 솔루션을 구현합니다.
• 엣지에 배포된 모델의 성능을 평가하고 개선합니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에서의 윤리적 및 보안적 고려 사항을 다루는 방법을 학습합니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 현장 형태로 진행되는 강사 주도형 교육으로, 엣지 AI 시스템에 필요한 보안 수단과 복원력 확보 전략을 실무적으로 도입하고자 하는 고급 수준의 사이버보안 전문가, AI 엔지니어 및 IoT 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 환경에서 발생할 수 있는 보안 위험 및 취약점 파악
• 데이터 보호를 위한 암호화 및 인증 기법의 적용
• 사이버 공격에도 견고하게 대응할 수 있는 엣지 AI 아키텍처 설계
• 엣지 환경에서 안전한 AI 모델 배포 전략의 실무 적용

CANN(Compute Architecture for Neural Networks)은 화웨이에서 제공하는 AI 컴퓨팅 툴킷으로, Ascend AI 프로세서상에 AI 모델을 컴파일하고 최적화하며 배포하는 데 사용됩니다.

본 강좌는 실시간 강사 지도 하에 진행되는 온라인 또는 오프라인 교육 과정으로, 초급 수준의 AI 개발자들을 대상으로 합니다. 참가자들은 CANN이 모델 훈련부터 배포까지의 전체 생명주기에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 MindSpore, TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크들과 어떻게 연동되는지를 학습하게 됩니다.

교육 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN 툴킷의 목적 및 아키텍처를 이해합니다.
• CANN 및 MindSpore 환경을 구축할 수 있습니다.
• 간단한 AI 모델을 Ascend 하드웨어에 변환하고 배포할 수 있습니다.
• 향후 CANN 최적화나 통합 작업을 위한 기초 지식을 습득합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 간단한 모델 배포 실습을 포함한 핸즈온 연습
• CANN 툴체인과 프레임워크 통합 지점에 대한 단계별 설명

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌를 고객 맞춤형으로 진행하고자 하시는 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.

화웨이의 AI 스택은 하위 레벨의 CANN SDK부터 상위 레벨의 MindSpore 프레임워크에 이르기까지, Ascend 하드웨어 환경에 최적화된 통합형 AI 개발 및 배포 솔루션을 제공합니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실시간 교육 과정으로, CANN과 MindSpore가 어떻게 연동되어 AI 라이프사이클 관리와 인프라 설계를 지원하는지 배우고자 하는 초급 및 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 화웨이 AI 컴퓨팅 스택의 계층적 아키텍처를 이해할 수 있습니다.
• CANN이 모델 최적화 및 하드웨어 단계에서의 배포에 어떻게 기여하는지 파악할 수 있습니다.
• 산업계의 다른 프레임워크들과 비교하여 MindSpore와 관련 툴체인을 평가할 수 있습니다.
• 기업 환경이나 클라우드/온프레미스 인프라에서 화웨이 AI 스택을 적용하는 방안을 제시할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실시간 시스템 시연과 사례 기반 설명
• MindSpore에서 CANN으로 이어지는 모델 처리 과정을 직접 체험해볼 수 있는 선택형 실습도 제공됩니다.

강좌 맞춤형 설정 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육이 필요하시면 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.

CANN SDK(Neural Networks용 컴퓨팅 아키텍처)는 화웨이가 제공하는 AI 컴퓨팅 기반 솔루션으로, 개발자들이 Ascend AI 프로세서에서 구동되는 신경망 모델의 성능을 세밀하게 조정하고 최적화할 수 있도록 지원합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인 방식으로 진행되며, Graph Engine, TIK 및 커스텀 연산자 개발 등 CANN의 고급 도구들을 활용해 추론 성능을 향상시키고자 하는 상급 수준의 AI 개발자 및 시스템 엔지니어를 대상으로 합니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• CANN의 런타임 아키텍처 및 성능 관리 주기에 대한 이해
• 프로파일링 도구와 Graph Engine을 활용한 성능 분석 및 최적화 실습
• TIK 및 TVM을 이용해 커스텀 연산자를 설계하고 최적화하는 방법
• 메모리 병목 현상을 해결하여 모델 처리 속도를 향상시키는 기술

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론 활용
• 실시간 프로파일링 및 연산자 튜닝이 포함된 실습 위주 과정
• 엣지 환경에서의 배포 사례를 기반으로 한 최적화 훈련

교육 맞춤형 서비스

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 요청 시 조율해드립니다.

CANN SDK(신경망용 컴퓨팅 아키텍처)는 특히 화웨이 Ascend 하드웨어 환경에서 컴퓨터 비전 및 NLP 분야의 실시간 AI 애플리케이션을 구축하고 최적화하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 라이브 강좌(온라인 또는 오프라인)로, CANN SDK를 활용해 실제 비즈니스 환경에서 시각 및 언어 모델을 구축·배포·최적화하고자 하는 중급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때까지 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• CANN 및 AscendCL를 활용해 컴퓨터 비전 및 NLP 모델을 배포하고 최적화할 수 있습니다.
• CANN 도구를 이용해 모델을 변환한 후 실제 운영 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
• 물체 감지, 분류, 감성 분석 등의 작업에서 추론 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 환경이나 클라우드 기반 시나리오에서 실시간 컴퓨터 비전/NLP 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 시연이 진행됩니다.
• 모델 배포 및 성능 분석 실습도 병행됩니다.
• 실제 컴퓨터 비전/NLP 활용 사례를 기반으로 파이프라인 설계 연습도 이루어집니다.

맞춤형 교육 요청 방법

• 본 과정에 맞는 맞춤형 교육을 원하시면 문의해주시기 바랍니다.

CANN TIK(Tensor Instruction Kernel)와 Apache TVM은 화웨이 Ascend 하드웨어를 위한 AI 모델 연산자의 최적화 및 커스터마이징을 가능하게 합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며, CANN의 TIK 프로그래밍 모델과 TVM 컴파일러 통합 기능을 활용하여 AI 모델용 맞춤형 연산자를 구축·배포·튜닝하고자 하는 고급 수준의 시스템 개발자를 대상으로 합니다.

교육 종료 후 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• Ascend 프로세서용 TIK DSL을 활용하여 맞춤형 AI 연산자를 작성하고 테스트하기
• 커스텀 연산자를 CANN 런타임 및 실행 그래프에 통합시키기
• TVM을 활용하여 연산자 스케줄링, 자동 튜닝 및 벤치마킹 수행하기
• 특정 계산 패턴에 최적화된 성능을 얻기 위해 명령어 레벨에서 디버깅 및 최적화 실시하기

교육 형식

• 참여형 강의 및 시연
• TIK와 TVM 파이프라인을 활용한 실습 중심의 연산자 코딩
• Ascend 하드웨어 또는 시뮬레이터 환경에서 테스트 및 성능 튜닝

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 본 교육 과정을 개인 또는 기업의 요구사항에 맞게 커스터마이징하고자 하시는 경우, 연락주시면 협의드리겠습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 스마트 팜 구축을 위해 엣지 AI 솔루션 개발 및 배포를 원하는 초급부터 중급 수준의 농업 기술 전문가, IoT 전문가, 그리고 AI 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 정밀 농업에서 엣지 AI의 역할에 대한 이해
• 인공지능 기반 작물 및 가축 모니터링 시스템 구현
• 자동 관개 체계와 환경 감지 솔루션 개발
• 실시간 엣지 AI 분석을 활용한 농업 효율성 최적화

이 강좌는 대한민국에서 진행되는 강사 주도형 교육으로서, 엣지 AI를 활용하여 혁신적인 자율시스템 솔루션을 개발하고자 하는 중급 수준의 로봇 공학 엔지니어, 자율주행 차량 개발자 및 AI 연구자를 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자율시스템에서 엣지 AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 엣지 기기에서 실시간 처리를 위해 필요한 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.
• 자율주행 차량, 드론 및 로봇에 엣지 AI 솔루션을 적용하는 방법을 습득합니다.
• 엣지 AI를 활용하여 제어 시스템의 설계와 최적화가 가능해집니다.
• 자율형 AI 애플리케이션과 관련된 윤리 및 규제 사항을 고려할 수 있습니다.