Curso de CANN para Implantação de IA na Borda

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de telecomunicações de nível intermediário, engenheiros de IA e especialistas em IoT que desejam explorar como as redes 5G aceleram as aplicações de IA de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e seu impacto na IA de borda.
• Implantar modelos de IA otimizados para aplicações de baixa latência em ambientes 5G.
• Implementar sistemas de tomada de decisão em tempo real usando IA de borda e conectividade 5G.
• Otimizar cargas de trabalho de IA para desempenho eficiente em dispositivos de borda.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA, pesquisadores e desenvolvedores de nível avançado que desejam dominar os últimos avanços em IA na borda, otimizar seus modelos de IA para implantação em dispositivos de borda e explorar aplicações especializadas em várias indústrias.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Explorar técnicas avançadas no desenvolvimento e na otimização de modelos de IA na borda.
• Implementar estratégias inovadoras para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e frameworks especializados para aplicações avançadas de IA na borda.
• Otimizar o desempenho e a eficiência das soluções de IA na borda.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes em IA na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança avançadas nas implantações de IA na borda.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA na Borda (Edge AI) e seus benefícios.
• Configurar e ajustar o ambiente de computação de borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação em borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados em borda.
• Endereçar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA na Borda.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de segurança cibernética de nível avançado, engenheiros de IA e desenvolvedores de IoT que desejam implementar medidas robustas de segurança e estratégias de resiliência para sistemas de IA na borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos e vulnerabilidades de segurança em implantações de IA na borda.
• Implementar técnicas de criptografia e autenticação para proteção de dados.
• Projetar arquiteturas resilientes de IA na borda capazes de resistir a ameaças cibernéticas.
• Aplicar estratégias seguras de implantação de modelos de IA em ambientes de borda.

O stack de IA da Huawei — desde o SDK de baixo nível CANN até o framework de alto nível MindSpore — oferece um ambiente integrado de desenvolvimento e implementação de IA, otimizado para hardware Ascend.

Este treinamento instruído por especialista, realizado ao vivo (online ou presencial), destina-se a profissionais técnicos de nível iniciante a intermediário que desejam compreender como os componentes CANN e MindSpore trabalham juntos para apoiar o gerenciamento do ciclo de vida da IA e as decisões de infraestrutura.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura em camadas do stack de computação em IA da Huawei.
• Identificar como o CANN suporta a otimização de modelos e a implementação em nível de hardware.
• Avaliar o framework MindSpore e seu conjunto de ferramentas em relação a alternativas do setor.
• Posicionar o stack de IA da Huawei dentro de ambientes empresariais ou de nuvem/on-premise.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões.
• Demonstrações ao vivo do sistema e tutoriais baseados em casos práticos.
• Laboratórios guiados opcionais sobre o fluxo de modelos, desde o MindSpore até o CANN.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar os detalhes.

O SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) é a base de computação para IA da Huawei, permitindo que desenvolvedores ajustem e otimizem o desempenho de redes neurais implantadas nos processadores de IA Ascend.

Esta treinamento orientado por instrutor, disponível online ou presencial, destina-se a desenvolvedores de IA de nível avançado e engenheiros de sistemas que desejam otimizar o desempenho de inferência utilizando o conjunto de ferramentas avançado do CANN, incluindo o Graph Engine, TIK e desenvolvimento de operadores personalizados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de tempo de execução e o ciclo de vida de desempenho do CANN.
• Utilizar ferramentas de profiling e o Graph Engine para análise e otimização de desempenho.
• Criar e otimizar operadores personalizados usando TIK e TVM.
• Resolver gargalos de memória e melhorar a taxa de transferência dos modelos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussões.
• Laboratórios práticos com profiling em tempo real e ajuste de operadores.
• Exercícios de otimização utilizando exemplos de implantação com casos extremos (edge-case).

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

O CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) e o Apache TVM permitem otimizações avançadas e personalização dos operadores de modelos de IA para hardware Huawei Ascend.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de sistemas de nível avançado que desejam criar, implantar e ajustar operadores personalizados para modelos de IA, utilizando o modelo de programação TIK do CANN e a integração do compilador TVM.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Escrever e testar operadores personalizados de IA usando o DSL TIK para processadores Ascend.
• Integrar ops personalizados no tempo de execução do CANN e no grafo de execução.
• Utilizar o TVM para escalonamento de operadores, ajuste automático e benchmarking.
• Depurar e otimizar o desempenho em nível de instruções para padrões de computação personalizados.

Formato do Curso

• Palestra interativa e demonstrações práticas.
• Codificação prática de operadores utilizando os pipelines TIK e TVM.
• Testes e ajustes no hardware Ascend ou em simuladores.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar os detalhes.

Este treinamento vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de agtech de nível iniciante a intermediário, especialistas em IoT e engenheiros de IA que desejam desenvolver e implementar soluções de Edge AI para agricultura inteligente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI na agricultura de precisão.
• Implementar sistemas de monitoramento de culturas e gado baseados em IA.
• Desenvolver soluções automatizadas de irrigação e sensores ambientais.
• Otimizar a eficiência agrícola usando análises de Edge AI em tempo real.

Esta formação orientada por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se 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.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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