Implementación de CANN para Inteligencia Artificial en el Borde

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de AI y especialistas en IoT que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la inteligencia artificial en el borde.
• Desplegar modelos de AI optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando inteligencia artificial en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar las cargas de trabajo de AI para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

"6G y el Borde Inteligente" es un curso prospectivo que explora la integración de tecnologías inalámbricas 6G con computación en el borde, ecosistemas de IoT y procesamiento de datos impulsado por IA para respaldar infraestructuras inteligentes, de baja latencia y adaptativas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos de TI de nivel intermedio que desean comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación que aprovechen la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde e IoT.
• Diseñar sistemas distribuidos para operaciones autónomas, con baja latencia y alto ancho de banda.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligente.
• Planificar infraestructuras de borde escalables, seguras y resilientes listas para 6G.
• Evaluar modelos comerciales y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Estudios de casos y ejercicios de diseño de arquitectura aplicada.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que desean dominar los últimos avances en IA en el edge, optimizar sus modelos de IA para su implementación en dispositivos edge y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
• Implementar estrategias de vanguardia para la implementación de modelos de IA en dispositivos edge.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
• Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
• Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA en el edge.

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs de Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de descomposición (tiling).
• Desplegar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, por favor contáctenos para coordinar.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo para IA de Huawei, diseñada para implementar y optimizar modelos de IA en procesadores AI Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar eficientemente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend utilizando la herramienta CANN y otras herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el proceso de implementación de IA.
• Convertir y adaptar modelos de marcos de trabajo populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, la conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en edge y nube.
• Diagnosticar problemas de implementación y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Práctica de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios prácticos de implementación basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (online o en sitio) está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas tecnológicos de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos edge para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Configurar el entorno de computación edge.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de ciberseguridad, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de Edge AI.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas resilientes de Edge AI que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos perimetrales.

Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de bordes de red (edge) y centros de datos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
• Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para Cambricon MLUs.
• Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
• Integrar flujos de trabajo de ML con funciones de aceleración específicas para MLU.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Práctica directa con BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación de IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar e implementar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta la implementación, y cómo funciona con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir e implementar un modelo de IA básico en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración de CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con implementación de modelos sencillos.
• Recorrido paso a paso por la cadena de herramientas de CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de trabajo de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno integrado para el desarrollo y despliegue de IA, optimizado para hardware Ascend.

Esta capacitación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore funcionan juntos para administrar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre infraestructura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura por capas de la pila de computación de IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN admite la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con alternativas del sector.
• Situar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/situados en las instalaciones (on-prem).

Formato del curso

• Lecciones interactivas y debates.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos prácticos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto de herramientas avanzado de CANN, incluyendo el Motor de Grafos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución del CANN y su ciclo de vida para el rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado (profiling) y el Motor de Grafos para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento del modelo (throughput).

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos extremos (edge-case).

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje mediante el CANN SDK para casos de uso en producción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de VC y PLN usando CANN y AscendCL.
• Utilizar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines VC/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en el borde o en la nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de VC y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que desean crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución y el gráfico de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la planificación de operadores, la auto-optimización y la creación de perfiles.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Programación práctica de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
• Pruebas y ajuste en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales agrícolastecnológicos, especialistas en IoT e ingenieros de IA de nivel principiante a intermedio que desean desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para el cultivo inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel del Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
• Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos (edge devices).
• Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.