Despliegue de IA en el borde con CANN

Esta formación en vivo con instrucción en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones intermedios, ingenieros de IA y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
• Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos.

6G y el Borde Inteligente es un curso de vanguardia que explora la integración de las tecnologías inalámbricas 6G con la computación en el borde, los ecosistemas de IoT y el procesamiento de datos impulsado por IA para respaldar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptables.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está 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 de borde inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y de IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, de alta capacidad de ancho de banda y ultra baja latencia.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras listas para 6G, escalables, seguras y resilientes en el borde.
• Evaluar los modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de casos y ejercicios aplicados de diseño de arquitectura.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación dirigida por instructores y en vivo en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su despliegue periférico y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el edge.

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de particionamiento (tiling).
• Implementar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados centrados en la creación, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo para IA de Huawei, diseñada para desplegar y optimizar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend, utilizando el kit de herramientas CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de trabajo de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde marcos de trabajo populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en edge (borde) y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
• Práctica de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA periférica y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA periférica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que deseen implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA perimetral.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA perimetral.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de IA perimetral resilientes capaces de soportar amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos perimetrales.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips especializados en inteligencia artificial, optimizados para la inferencia y el entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK de Neuware sobre hardware MLU de Cambricon.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer entornos de desarrollo con BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLU de Cambricon.
• Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de ML con funciones específicas de aceleración de MLU.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para el desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso según el modelo de dispositivo Cambricon o su caso de uso, por favor contáctenos para organizarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación de IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA principiantes que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo funciona junto con marcos de trabajo como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo de IA sencillo en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con despliegue de modelos sencillos.
• Explicación paso a paso del conjunto de herramientas CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK CANN de bajo nivel hasta el marco MindSpore de alto nivel, ofrece un entorno integrado para el desarrollo y despliegue de IA, optimizado para hardware Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones de infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de computación IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco MindSpore y su cadena de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Posicionar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/on-premise.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de computación para IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de redes neuronales implementadas en procesadores AI Ascend.

Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Gráficos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Gráficos para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados mediante TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento del modelo (throughput).

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos límite.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

El SDK de CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

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

Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a 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 utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución de CANN y en el grafo de ejecución.
• Utilizar TVM para la programación de operadores, la auto-optimización y la evaluación comparativa.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Programación práctica de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la agrotec nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que desean desarrollar e implementar soluciones Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis Edge AI en tiempo real.

Esta capacitación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica intermedios, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.