Curso de CANN for Edge AI Deployment

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais, pesquisadores e desenvolvedores de IA de nível avançado que desejam dominar os últimos avanços em Edge AI, otimizar seus modelos de IA para implantação de borda e explorar aplicativos especializados em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explore técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização do modelo Edge AI.
• Implementar estratégias de ponta para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
• Utilize ferramentas e estruturas especializadas para aplicativos avançados de Edge AI.
• Otimizar o desempenho e a eficiência das soluções de IA do Edge.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes na IA de borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança avançadas em implantações de Edge AI.

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.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configure e configure o ambiente de computação de borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de robótica de nível intermediário, desenvolvedores de veículos autônomos e pesquisadores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autônomos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI em sistemas autónomos.
• Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
• Implementar soluções Edge AI em veículos autónomos, drones e robótica.
• Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
• Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações autónomas de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de TI que desejam obter uma compreensão abrangente do Edge AI do conceito à implementação prática, incluindo configuração e implantação.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI.
• Desenvolva, treine e otimize os modelos do Edge AI.
• Implantar e gerenciar aplicativos do Edge AI.
• Integrar o Edge AI aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Abordar considerações éticas e práticas recomendadas na implementação da Edge AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras de saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos de saúde.
• Implementar soluções Edge AI em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
• Conceber e implementar sistemas de monitorização de doentes utilizando a IA de ponta.
• Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações de IA na área da saúde.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais do setor que desejam aproveitar o Edge AI para aprimorar os aplicativos de IoT com recursos inteligentes de processamento e análise de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do Edge AI e sua aplicação na IoT.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI para dispositivos IoT.
• Desenvolva e implante modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos IoT.
• Implementar o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões em sistemas IoT.
• Integrar a Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante e profissionais de TI que desejam entender os fundamentos do Edge AI e seus aplicativos introdutórios.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI.
• Desenvolva e implante aplicativos simples do Edge AI.
• Identifique e compreenda os casos de uso e os benefícios do Edge AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário, administradores de sistema e pesquisadores de ética de IA que desejam proteger e implantar eticamente as soluções Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios de segurança e privacidade no Edge AI.
• Implemente as melhores práticas para proteger dispositivos e dados de borda.
• Desenvolver estratégias para mitigar os riscos de segurança nas implantações do Edge AI.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com os regulamentos.
• Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicativos Edge AI.