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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à IA na Edge e ao Ascend 310

  • Visão geral da Edge AI: tendências, restrições e aplicações
  • Arquitetura do chip Huawei Ascend 310 e cadeia de ferramentas suportada
  • Posicionamento do CANN no stack de implantação de IA na edge

Preparação e Conversão de Modelos

  • Exportação de modelos treinados a partir de TensorFlow, PyTorch e MindSpore
  • Uso do ATC para converter modelos para o formato OM em dispositivos Ascend
  • Tratamento de operações não suportadas e estratégias de conversão leve

Desenvolvimento de Pipelines de Inferência com AscendCL

  • Uso da API AscendCL para executar modelos OM no Ascend 310
  • Pré-processamento de entrada/saída, gerenciamento de memória e controle de dispositivo
  • Implantação dentro de contêineres embarcados ou ambientes de runtime leves

Otimização para Restrições da Edge

  • Redução do tamanho do modelo, ajuste de precisão (FP16, INT8)
  • Uso do profiler CANN para identificar gargalos
  • Gerenciamento do layout de memória e fluxo de dados para desempenho

Implantação com MindSpore Lite

  • Uso do runtime MindSpore Lite para alvos móveis e embarcados
  • Comparação entre MindSpore Lite e pipeline bruto AscendCL
  • Empacotamento de modelos de inferência para implantação específica de dispositivo

Cenários de Implantação em Edge e Estudos de Caso

  • Estudo de caso: câmera inteligente com modelo de detecção de objetos no Ascend 310
  • Estudo de caso: classificação em tempo real em um hub de sensores IoT
  • Monitoramento e atualização de modelos implantados na edge

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com fluxos de trabalho de desenvolvimento ou implantação de modelos de IA
  • Conhecimentos básicos de sistemas embarcados, Linux e Python
  • Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de soluções IoT
  • Engenheiros de IA embarcada
  • Integradores de sistemas edge e especialistas em implantação de IA

Número de participantes


Preço por participante

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