CANN for Edge AI 배포 교육 과정

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 Ascend는 고성능 추론 및 학습을 위한 AI 프로세서 제품군입니다.

이 강사는 중간 수준의 AI 엔지니어와 데이터 과학자가 Huawei의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화할 수 있도록 돕습니다. 온라인 또는 현장 강의가 가능합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

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

수업 형식

• 상호작용을 위한 강의 및 토론.
• Huawei Ascend와 CANN 툴킷을 예제 애플리케이션에 적용하는 실습.
• 모델 빌딩, 학습 및 배포에 중점을 둔 안내 연습.

수업 맞춤화 옵션

• 인프라나 데이터셋에 맞춰 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락처 주시기 바랍니다.

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.

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 (Neural Networks을 위한 컴퓨팅 아키텍처)는 특히 Huawei Ascend 하드웨어에서 실시간 AI 애플리케이션을 위한 컴퓨터 비전과 NLP를 위한 강력한 배포 및 최적화 도구를 제공합니다.

이 강사는 중급 수준의 AI 전문가가 CANN SDK를 사용하여 비전 및 언어 모델을 구축, 배포 및 최적화하여 생산 환경에서 사용할 수 있도록 하는 온라인 또는 오프라인 교육과정입니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• CANN와 AscendCL을 사용하여 CV 및 NLP 모델을 배포 및 최적화합니다.
• CANN 도구를 사용하여 모델을 변환하고 라이브 파이프라인에 통합합니다.
• 탐지, 분류 및 감정 분석과 같은 작업을 위한 추론 성능을 최적화합니다.
• 엣지 또는 클라우드 기반 배포 시나리오를 위한 실시간 CV/NLP 파이프라인을 구축합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 데모.
• 모델 배포 및 성능 프로파일링을 위한 실습.
• 실제 CV 및 NLP 사용 사례를 사용하여 라이브 파이프라인 설계.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 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 온라인 또는 현장 교육을 통해 중급 수준의 로봇 공학자, 자율 주행 차량 개발자, 그리고 AI 연구자들이 자율 시스템 솔루션을 위한 혁신적인 Edge AI를 활용하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자율 시스템에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 에지 디바이스에서 실시간 처리용 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 자율 주행 차량, 드론, 그리고 로봇에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI를 사용하여 제어 시스템을 설계하고 최적화합니다.
• 자율 AI 응용 프로그램에서 윤리적 및 규제 고려 사항을 해결합니다.

이 온라인 또는 현장 강사 지도형 실습 교육은 중급 개발자 및 IT 전문가들이 개념부터 실제 구현까지 엣지 AI에 대한 포괄적인 이해를 얻기 위해 설계되었습니다. 이는 설정 및 배포를 포함한 모든 과정입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• 엣지 AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 AI 모델을 개발, 학습, 최적화합니다.
• 엣지 AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• 엣지 AI를 기존 시스템 및 워크플로우와 통합합니다.
• 엣지 AI 구현에서 윤리적 고려 사항과 최선책에 대해 논의합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 의료 전문가, 생체공학자, AI 개발자가 에지 AI를 활용한 혁신적인 의료 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 분야에서 에지 AI의 역할과 혜택을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션을 위한 에지 장치에 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치와 진단 도구에 에지 AI 솔루션을 구현합니다.
• 에지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션에서의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 처리합니다.

이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
• IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.

이 강사 주도형 라이브 교육은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 엣지 AI의 기본 개념과 초보적인 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• 엣지 AI 환경 설정을 구성합니다.
• 간단한 엣지 AI 응용 프로그램을 개발하고 배포합니다.
• 엣지 AI의 사용 사례와 장점을 식별하고 이해합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 직접 교육을 통해 중간 수준의 사이버 보안 전문가, 시스템 관리자, AI 윤리 연구자가 엣지 AI 솔루션을 안전하게 배포하고 윤리적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 엣지 AI의 보안 및 개인정보 보호 문제 이해.
• 엣지 장치와 데이터를 보호하기 위한 최선의 관행 구현.
• 엣지 AI 배포에서의 보안 위험을 줄이기 위한 전략 개발.
• 윤리적 고려 사항 해결하고 규제 준수.
• 엣지 AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사 실시.