CANN for Edge AI 배포 교육 과정

이 온라인 또는 현장 교육 과정은 5G 네트워크가 에지 AI 애플리케이션을 가속화하는 방법을 탐구하려는 중급 수준의 통신 전문가, AI 엔지니어, IoT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 5G 기술의 기본 개념과 에지 AI에 미치는 영향을 이해합니다.
• 5G 환경에서 저지연 애플리케이션에 최적화된 AI 모델을 배포합니다.
• 에지 AI와 5G 연결을 사용하여 실시간 결정 시스템을 구현합니다.
• 에지 디바이스에서 효율적인 성능을 위해 AI 워크로드를 최적화합니다.

6G와 지능형 엣지는 6G 무선 기술, 엣지 컴퓨팅, IoT 생태계 및 AI 기반 데이터 처리의 통합을 탐구하는 전망적인 과정입니다. 이 과정은 지능적, 저지연, 적응형 인프라를 지원하기 위해 이러한 기술을 어떻게 통합할 수 있는지를 다룹니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 IT 아키텍트를 대상으로 하며, 6G 연결성과 지능형 엣지 시스템의 시너지를 활용한 차세대 분산 아키텍처를 이해하고 설계하는 데 도움을 줍니다.

이 과정을 완료한 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 6G가 엣지 컴퓨팅과 IoT 아키텍처를 어떻게 변화시킬 것인지 이해합니다.
• 초저지연, 고대역폭 및 자율 운영을 위한 분산 시스템을 설계할 수 있습니다.
• 엣지에서 AI와 데이터 분석을 통합하여 지능적인 의사결정을 할 수 있습니다.
• 확장 가능하고 안전하며 탄력적인 6G 준비형 엣지 인프라를 계획할 수 있습니다.
• 6G-엣지 융합으로 가능한 비즈니스 및 운영 모델을 평가할 수 있습니다.

코스 형식

• 상호작용적인 강의와 토론
• 사례 연구 및 적용된 아키텍처 설계 실습
• 엣지 또는 컨테이너 도구를 사용한 실시간 시뮬레이션 (선택 사항)

코스 맞춤 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 언제든지 문의해 주세요.

이 강사 지도형 라이브 훈련은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, 엣지 AI의 최신 발전 동향을 습득하고, 엣지 배포를 위한 AI 모델을 최적화하며, 다양한 산업 분야에서 전문화된 응용 프로그램을 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 전문가, 연구원, 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 엣지 AI 모델 개발 및 최적화에 대한 고급 기법을 탐구합니다.
• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최신 전략을 구현합니다.
• 고급 엣지 AI 응용 프로그램에 대한 전문 도구와 프레임워크를 활용합니다.
• 엣지 AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
• 엣지 AI의 혁신적인 사용 사례와 최신 동향을 탐구합니다.
• 엣지 AI 배포에서 고급 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

Huawei Ascend은 고성능 추론과 훈련을 위해 설계된 AI 프로세서 제품군입니다.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 AI 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로 Huawei의 Ascend 플랫폼과 CANN 도구킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화하는 방법을 배우는 데 목적이 있습니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• MindSpore와 CloudMatrix 워크플로를 사용하여 AI 애플리케이션을 개발합니다.
• 사용자 정의 연산자와 타일링을 사용하여 Ascend NPU에서 성능을 최적화합니다.
• 모델을 엣지 또는 클라우드 환경에 배포합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 샘플 애플리케이션에서 Huawei Ascend과 CANN 도구킷을 실습합니다.
• 모델 구축, 훈련, 배포에 중점을 둔 안내된 연습.

강의 커스터마이징 옵션

• 인프라 또는 데이터셋에 기반한 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 조정해 주세요.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks)는 Ascend AI 프로세서에서 AI 모델을 배포하고 최적화하기 위한 화웨이의 AI 계산 스택입니다.

이 강사는 중급 AI 개발자 및 엔지니어를 대상으로 합니다. 그들은 CANN 툴킷과 MindSpore, TensorFlow, 또는 PyTorch와 같은 도구를 사용하여 학습된 AI 모델을 Huawei Ascend 하드웨어에 효율적으로 배포하기를 원합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다.

• CANN 아키텍처와 AI 배포 파이프라인에서 그 역할을 이해합니다.
• 인기 프레임워크에서 모델을 Ascend 호환 형식으로 변환하고 적응합니다.
• ATC, OM 모델 변환, MindSpore와 같은 도구를 사용하여 엣지 및 클라우드 추론에 사용합니다.
• 배포 문제를 진단하고 Ascend 하드웨어에서 성능을 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 데모
• CANN 도구 및 Ascend 시뮬레이터 또는 장치를 사용하는 실습 랩 작업
• 실제 세계의 AI 모델에 기반한 실용적인 배포 시나리오

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락 주시기 바랍니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 실습 중심의 교육과정으로, 중간 수준의 개발자, 데이터 과학자, 그리고 기술 애호가들을 대상으로 합니다. 이들은 엣지 기기에서 다양한 응용 프로그램에 AI 모델을 배포하는 실무 기술을 습득하고자 합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• 엣지 AI의 원칙과 그 혜택을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 학습 및 최적화합니다.
• 엣지 기기에서 실용적인 AI 솔루션을 구현합니다.
• 엣지에 배포된 모델의 성능을 평가하고 향상시킵니다.
• 엣지 AI 애플리케이션에서 윤리적 및 보안 문제를 해결합니다.

이 강사는 현장 또는 온라인으로 진행하는 라이브 트레이닝으로, 고급 수준의 사이버 보안 전문가, AI 엔지니어, 그리고 IoT 개발자들이 Edge AI 시스템에 대한 강력한 보안 조치와 회복력 전략을 구현하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Edge AI 배포에서의 보안 위험과 취약점을 이해합니다.
• 데이터 보호를 위한 암호화 및 인증 기법을 구현합니다.
• 사이버 위협에 견딜 수 있는 회복력 있는 Edge AI 아키텍처를 설계합니다.
• 엣지 환경에서의 안전한 AI 모델 배포 전략을 적용합니다.

Cambricon MLUs (Machine Learning 유닛)은 엣지 및 데이터 센터 시나리오에서 추론 및 학습을 위한 최적화된 전문 AI 칩입니다.

이 강사는 BANGPy 프레임워크와 Neuware SDK를 사용하여 Cambricon MLU 하드웨어에서 AI 모델을 구축하고 배포하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 하는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강의입니다.

이 강의가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 작업을 할 수 있게 됩니다:

• BANGPy와 Neuware 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• Python 및 C++ 기반 모델을 Cambricon MLU에 개발하고 최적화합니다.
• Neuware 런타임을 실행하는 엣지 및 데이터 센터 장치에 모델을 배포합니다.
• MLU 특화 가속 기능을 사용한 ML 워크플로를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• BANGPy와 Neuware를 개발 및 배포에 직접 사용하는 실습.
• 최적화, 통합 및 테스트에 중점을 둔 지도 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 강의를 Cambricon 장치 모델 또는 사용 사례에 맞게 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 조정을 신청하십시오.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks)은 Ascend AI 프로세서에서 AI 모델을 컴파일, 최적화 및 배포하기 위해 사용되는 화웨이의 AI 컴퓨팅 툴킷입니다.

이 강사는 초보 AI 개발자가 CANN가 학습부터 배포까지의 모델 라이프사이클에 어떻게 맞는지 이해하고, MindSpore, TensorFlow, 그리고 PyTorch와 같은 프레임워크와 어떻게 작동하는지 알 수 있도록 온라인 또는 현장 강의를 진행합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CANN 툴킷의 목적과 구조를 이해합니다.
• CANN와 MindSpore로 개발 환경을 설정합니다.
• 간단한 AI 모델을 Ascend 하드웨어에 변환하고 배포합니다.
• 향후 CANN 최적화 또는 통합 프로젝트에 대한 기초 지식을 습득합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 간단한 모델 배포를 위한 실습.
• CANN 툴체인과 통합 포인트에 대한 단계별 설명.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 위해 문의하세요.

화웨이의 AI 스택은 CANN SDK부터 MindSpore 프레임워크까지 Ascend 하드웨어에 최적화된 AI 개발 및 배포 환경을 제공합니다.

이 강사는 초보자에서 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로, CANN과 MindSpore 구성 요소가 AI 라이프사이클 관리와 인프라 결정 지원을 어떻게 통합하는지 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 화웨이의 AI 계산 스택의 계층형 아키텍처를 이해합니다.
• CANN이 모델 최적화와 하드웨어 수준의 배포를 어떻게 지원하는지 확인합니다.
• MindSpore 프레임워크와 도구 체인을 업계 대안과 비교하여 평가합니다.
• 화웨이의 AI 스택을 기업 또는 클라우드/온프레미스 환경에 배치합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 라이브 시스템 데모 및 사례 기반 워크스루.
• MindSpore에서 CANN로의 모델 흐름에 대한 선택적 안내형 실습.

수업 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 연락 주시기 바랍니다.

CANN SDK (Neural Networks 계산 아키텍처용)는 Ascend AI 프로세서에서 배포된 신경망의 성능을 미세 조정하고 최적화할 수 있도록 개발자에게 AI 계산 기반을 제공하는 화웨이의 솔루션입니다.

이 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 CANN의 고급 도구 세트를 사용하여 추론 성능을 최적화하고자 하는 고급 수준의 AI 개발자와 시스템 엔지니어를 대상으로 합니다. Graph Engine, TIK 및 사용자 정의 오퍼레이터 개발을 포함합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CANN의 런타임 아키텍처와 성능 라이프사이클을 이해합니다.
• 성능 분석 및 최적화를 위해 프로파일링 도구와 Graph Engine을 사용합니다.
• TIK와 TVM을 사용하여 사용자 정의 오퍼레이터를 생성하고 최적화합니다.
• 메모리 병목 현상을 해결하고 모델 처리량을 개선합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실시간 프로파일링 및 오퍼레이터 조정 실습.
• 엣지 케이스 배포 예제를 사용하여 최적화 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락 주세요.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks)는 컴퓨터 비전과 NLP에서 실시간 AI 애플리케이션을 배포하고 최적화하는 강력한 도구를 제공합니다. 특히 화웨이 Ascend 하드웨어에서 사용할 때 효과적입니다.

이 트레이닝은 중급 AI 전문가들을 대상으로 하며, 실제 사용 사례를 위해 CANN SDK를 사용하여 비전 및 언어 모델을 구축, 배포, 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN과 AscendCL을 사용하여 CV와 NLP 모델을 배포하고 최적화합니다.
• CANN 도구를 사용하여 모델을 변환하고 실시간 파이프라인에 통합합니다.
• 검출, 분류, 감정 분석과 같은 작업의 추론 성능을 최적화합니다.
• 엣지 또는 클라우드 기반 배포 시나리오에서 실시간 CV/NLP 파이프라인을 구축합니다.

강의 형식

• 상호작용 강연과 데모.
• 모델 배포 및 성능 프로파일링 실습.
• 실제 CV와 NLP 사용 사례를 활용한 실시간 파이프라인 설계.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 문의해 주세요.

CANN TIK (텐서 명령어 커널) 및 Apache TVM은 AI 모델 연산자의 고급 최적화 및 사용자 정의를 위한 Huawei Ascend 하드웨어를 가능하게 합니다.

이 강사는 시스템 개발자들이 CANN의 TIK 프로그래밍 모델과 TVM 컴파일러 통합을 사용하여 AI 모델의 사용자 정의 연산자를 구축, 배포 및 튜닝할 수 있도록 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• TIK DSL을 사용하여 Ascend 프로세서용 사용자 정의 AI 연산자를 작성하고 테스트합니다.
• 사용자 정의 연산자를 CANN 런타임과 실행 그래프에 통합합니다.
• TVM을 사용하여 연산자 일정 조정, 자동 튜닝 및 벤치마킹을 수행합니다.
• 사용자 정의 계산 패턴에 대한 명령어 수준 성능을 디버깅하고 최적화합니다.

강좌 형식

• 상호작용식 강의 및 데모.
• TIK 및 TVM 파이프라인을 사용하여 연산자를 코딩하는 실습.
• Ascend 하드웨어 또는 시뮬레이터에서 테스트 및 튜닝.

강좌 사용자 정의 옵션

• 이 강좌의 사용자 정의 교육을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

이 강사는 현장 또는 온라인에서 진행되는 라이브 트레이닝으로, 초급에서 중급 수준의 아가테크 전문가, IoT 전문가 및 AI 엔지니어가 스마트 농업에 대한 Edge AI 솔루션을 개발하고 배포하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 정밀 농업에서 Edge AI의 역할을 이해합니다.
• AI 기반 작물 및 축산 모니터링 시스템을 구현합니다.
• 자동화된 관개 및 환경 감지 솔루션을 개발합니다.
• 실시간 Edge AI 분석을 사용하여 농업 효율을 최적화합니다.

이 강사는 직접 참여하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 로봇 공학자, 자율 차량 개발자, AI 연구원 등이 엣지 AI를 활용하여 혁신적인 자율 시스템 솔루션을 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 자율 시스템에서 엣지 AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 엣지 장치에서 실시간 처리를 위한 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.
• 자율 차량, 드론 및 로봇에 엣지 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.
• 엣지 AI를 사용하여 제어 시스템을 설계하고 최적화할 수 있습니다.
• 자율 AI 애플리케이션에서 윤리적 및 규제적 고려 사항을 다룰 수 있습니다.