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Programa do Curso
Introdução à Implantação VC/PLN com CANN
- Ciclo de vida do modelo de IA: do treinamento à implantação
- Principais considerações de desempenho para VC e PLN em tempo real
- Visão geral das ferramentas SDK CANN e seu papel na integração de modelos
Preparação de Modelos VC e PLN
- Exportação de modelos do PyTorch, TensorFlow e MindSpore
- Manipulação de entradas/saídas dos modelos para tarefas de imagem e texto
- Uso da ATC para converter modelos para o formato OM
Implantação de Pipelines de Inferência com AscendCL
- Execução de inferência VC/PLN usando a API AscendCL
- Pipelines de pré-processamento: redimensionamento de imagens, tokenização e normalização
- Pós-processamento: caixas delimitadoras, escores de classificação e saída de texto
Técnicas de Otimização de Desempenho
- Perfilamento de modelos VC e PLN com ferramentas CANN
- Redução da latência com ajuste de precisão mista e em lotes
- Gerenciamento de memória e computação para tarefas de fluxo contínuo
Casos de Uso de Visão Computacional
- Estudo de caso: detecção de objetos para vigilância inteligente
- Estudo de caso: inspeção de qualidade visual na manufatura
- Construção de pipelines de análise de vídeo ao vivo no Ascend 310
Casos de Uso de PLN
- Estudo de caso: análise de sentimentos e detecção de intenções
- Estudo de caso: classificação e resumo de documentos
- Integração de PLN em tempo real com APIs REST e sistemas de mensageria
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Familiaridade com aprendizado profundo para visão computacional ou PLN
- Experiência com Python e frameworks de IA, como TensorFlow, PyTorch ou MindSpore
- Compreensão básica de fluxo de trabalho de implantação ou inferência de modelos
Público-Alvo
- Profissionais de visão computacional e PLN utilizando a plataforma Ascend da Huawei
- Cientistas de dados e engenheiros de IA desenvolvendo modelos de percepção em tempo real
- Desenvolvedores integrando pipelines CANN em manufatura, vigilância ou análise de mídia
14 Horas