Cursos de AI Engineering em Brasil

CloudMatrix é a plataforma unificada de desenvolvimento e implantação de IA da Huawei, projetada para suportar pipelines escaláveis e de produção para inferência.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), orientada por instrutor, destina-se a profissionais de nível iniciante a intermediário em IA que desejam implantar e monitorar modelos de IA usando a plataforma CloudMatrix com integração de CANN e MindSpore.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar o CloudMatrix para embalagem, implantação e fornecimento de modelos.
• Converter e otimizar modelos para chipsets Ascend.
• Configurar pipelines para tarefas de inferência em tempo real e por lotes.
• Monitorar implantações e ajustar o desempenho em configurações de produção.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Uso prático do CloudMatrix com cenários reais de implantação.
• Exercícios guiados focados em conversão, otimização e escalabilidade.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada baseada na sua infraestrutura de IA ou ambiente em nuvem, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de IA de nível intermediário a avançado e
desenvolvedores de software que desejam criar aplicativos inteligentes usando AI e ML.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos e tecnologias avançadas por trás da IA e ML.
• Analise e visualize dados para informar o desenvolvimento do modelo AI / ML.
• Crie, treine e implante modelos AI / ML de maneira eficaz.
• Criar aplicações inteligentes que possam resolver problemas do mundo real.
• Avaliar as implicações éticas das aplicações de IA em vários sectores.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros e profissionais de IA que desejam dominar os meandros de aplicativos inteligentes e aproveitá-los para resolver problemas complexos do mundo real.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar e analisar arquiteturas de aprendizado profundo.
• Aplique o aprendizado de máquina em escala em um ambiente de computação distribuído.
• Projetar e executar modelos de aprendizagem por reforço para a tomada de decisões.
• Desenvolver sistemas sofisticados de PNL para compreensão da linguagem.
• Utilizar técnicas de visão computacional para análise de imagens e vídeos.
• Abordar considerações éticas no desenvolvimento e implantação de sistemas de IA.

Huawei Ascend é uma família de processadores de IA projetados para inferência e treinamento de alta performance.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por um instrutor, destina-se a engenheiros de IA intermediários e cientistas de dados que desejam desenvolver e otimizar modelos de redes neurais usando a plataforma Ascend da Huawei e o toolkit CANN.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar o ambiente de desenvolvimento do CANN.
• Desenvolver aplicações de IA utilizando MindSpore e fluxos de trabalho CloudMatrix.
• Otimizar desempenho em NPUs Ascend usando operadores personalizados e tiling.
• Implantar modelos em ambientes de borda ou nuvem.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Uso prático dos processadores Huawei Ascend e toolkit CANN em aplicações de exemplo.
• Exercícios guiados focados na construção, treinamento e implantação do modelo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso com base em sua infraestrutura ou conjuntos de dados, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível iniciante a intermediário e desenvolvedores de software que desejam obter uma compreensão fundamental dos princípios e práticas de engenharia de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e tecnologias por trás da IA e do aprendizado de máquina.
• Implementar modelos básicos de aprendizado de máquina usando TensorFlow e Py Torch.
• Aplicar técnicas de IA para resolver problemas práticos no desenvolvimento de software.
• Gerir e manter projectos de IA utilizando as melhores práticas de engenharia de IA.
• Reconhecer as implicações éticas e as responsabilidades envolvidas no desenvolvimento de sistemas de IA.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

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

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível iniciante que desejam obter uma compreensão básica de aplicativos inteligentes e como eles podem ser aplicados em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a história, os princípios e o impacto da inteligência artificial.
• Identificar e aplicar diferentes algoritmos de aprendizado de máquina.
• Gerenciar e analisar dados efetivamente para aplicativos de IA.
• Reconhecer as aplicações práticas e as limitações da IA em diferentes sectores.
• Discutir as considerações éticas e as implicações sociais da tecnologia de IA.