CANN for Edge AI Deployment 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 최신 발전 사항을 숙지하고 엣지 배포를 위해 AI 모델을 최적화하며 탐구하고자 하는 고급 수준의 AI 실무자, 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 전문화된 애플리케이션을 제공합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI 모델 개발 및 최적화의 고급 기술을 살펴보세요.
• 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최첨단 전략을 구현하세요.
• 고급 Edge AI 애플리케이션을 위한 전문 도구와 프레임워크를 활용하세요.
• Edge AI 솔루션의 성능과 효율성을 최적화합니다.
• Edge AI의 혁신적인 사용 사례와 새로운 트렌드를 살펴보세요.
• Edge AI 배포 시 고급 윤리 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

이 강사는 중간 수준의 AI 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로, 화웨이의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화하는 방법을 학습합니다. (온라인 또는 현장)

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 샘플 애플리케이션에서 Huawei Ascend와 CANN 툴킷을 직접 사용합니다.
• 모델 구축, 학습 및 배포에 중점을 둔 가이드 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 인프라 또는 데이터셋을 기반으로 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 요청하기 위해 연락해 주세요.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
• Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
• Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
• Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
• Practical deployment scenarios based on real-world AI models.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 애플리케이션을 위해 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 데 필요한 실용적인 기술을 얻고자 하는 중급 개발자, 데이터 과학자 및 기술 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 원리와 이점을 이해합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경을 설정하고 구성합니다.
• 엣지 배포를 위한 AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
• 엣지 디바이스에 실용적인 AI 솔루션을 구현하세요.
• 엣지 배포 모델의 성능을 평가하고 개선합니다.
• Edge AI 애플리케이션의 윤리적 및 보안 고려 사항을 해결합니다.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
• Set up a development environment with CANN and MindSpore.
• Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
• Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with simple model deployment.
• Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
• Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
• Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
• Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Live system demos and case-based walkthroughs.
• Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
• Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
• Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
• Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
• Optimization exercises using edge-case deployment examples.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
• Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
• Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
• Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
• Live pipeline design using real CV and NLP use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
• Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
• Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
• Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
• Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 자율 시스템 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 로봇 엔지니어, 자율 차량 개발자 및 AI 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자율 시스템에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 에지 장치에서 실시간 처리를 위한 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 자율주행차, 드론, 로봇 공학에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI를 사용하여 제어 시스템을 설계하고 최적화합니다.
• 자율 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 설정 및 배포를 포함하여 개념부터 실제 구현까지 Edge AI에 대한 포괄적인 이해를 얻고자 하는 중급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 개념을 이해합니다.
• Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• Edge AI 모델을 개발, 교육 및 최적화합니다.
• Edge AI 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• Edge AI를 기존 시스템 및 워크플로와 통합합니다.
• Edge AI 구현 시 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 의료 솔루션을 위해 Edge AI를 활용하려는 중급 의료 전문가, 생물 의학 엔지니어 및 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 의료 분야에서 Edge AI의 역할과 이점을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치 및 진단 도구에 Edge AI 솔루션을 구현합니다.
• Edge AI를 사용하여 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI를 활용하여 지능형 데이터 처리 및 분석 기능으로 IoT 애플리케이션을 향상시키려는 중급 개발자, 시스템 설계자 및 업계 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 사항과 IoT에서의 적용을 이해합니다.
• IoT 장치를 위한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT용 Edge AI의 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI의 기본 사항과 입문 애플리케이션을 이해하려는 초급 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• 간단한 Edge AI 애플리케이션을 개발하고 배포합니다.
• Edge AI의 사용 사례와 이점을 식별하고 이해합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI 솔루션을 보호하고 윤리적으로 배포하려는 중급 사이버 보안 전문가, 시스템 관리자 및 AI 윤리 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 이해합니다.
• 에지 장치 및 데이터 보안을 위한 모범 사례를 구현합니다.
• Edge AI 배포의 보안 위험을 완화하기 위한 전략을 개발합니다.
• 윤리적 고려 사항을 다루고 규정 준수를 보장합니다.
• Edge AI 애플리케이션에 대한 보안 평가 및 감사를 수행합니다.