Cambricon MLU-Entwicklung mit BANGPy und Neuware Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete, live abhaltende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte der Telekommunikation, KI-Ingenieure und IoT-Spezialisten mit mittlerem Erfahrungslevel, die untersuchen möchten, wie 5G-Netze Edge-AI-Anwendungen beschleunigen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen der 5G-Technologie und deren Einfluss auf Edge-AI verstehen.
• KI-Modelle für Anwendungen mit niedriger Latenz in 5G-Umgebungen bereitstellen.
• Echtzeit-Entscheidungsfindungssysteme unter Einsatz von Edge-AI und 5G-Konnektivität implementieren.
• KI-Workloads für eine effiziente Performance auf Endgeräten optimieren.

Der Kurs "6G und die intelligente Edge" blickt zukunftsweisend auf die Integration von 6G-Funktechnologien mit Edge Computing, IoT-Ökosystemen und KI-gesteuerter Datenverarbeitung ab, um intelligente, latenzarme und adaptive Infrastrukturen zu ermöglichen.

Diese live stattfindende, unter Anleitung erfolgende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Architekten auf mittlerem Niveau, die die nächsten Generationen verteilter Architekturen verstehen und entwerfen möchten, wobei sie die Synergien zwischen 6G-Konnektivität und intelligenten Edge-Systemen nutzen.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• zu verstehen, wie 6G das Edge Computing und IoT-Architekturen verändern wird.
• verteilte Systeme für ultra-niedrige Latenzzeiten, hohe Bandbreite und autonome Abläufe zu entwerfen.
• KI und Datenanalysen am Rand des Netzwerks (Edge) für intelligente Entscheidungsfindung zu integrieren.
• skalierbare, sichere und widerstandsfähige 6G-taugliche Edge-Infrastrukturen zu planen.
• die durch die Konvergenz von 6G und Edge ermöglichten Geschäfts- und Betriebsmodelle zu bewerten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Fallstudien und praktische Übungen zum Architekturentwurf.
• Praktische Simulationen mit optionalen Edge- oder Container-Tools.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu anfordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker:innen, Forschende und Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau, die die neuesten Entwicklungen in der Edge AI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezialisierte Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Techniken zur Entwicklung und Optimierung von Edge-AI-Modellen zu erkunden.
• Innovative Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen auf Endgeräten (Edge Devices) umzusetzen.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-AI-Anwendungen zu nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Edge-AI-Lösungen zu optimieren.
• Innovative Use Cases und aufkommende Trends in der Edge AI zu erkunden.
• Fortgeschrittene ethische und sicherheitsrelevante Aspekte bei Edge-AI-Bereitstellungen zu berücksichtigen.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen, Data Scientists und Technik-Enthusiasten, die praktische Fähigkeiten im Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von Edge AI und deren Vorteile zu verstehen.
• die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• die Leistung von am Edge bereitgestellten Modellen zu bewerten und zu verbessern.
• ethische und sicherheitsrelevante Aspekte in Edge AI-Anwendungen zu berücksichtigen.

Dieses vom Dozenten geleitete, live durchgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte im Bereich der Cybersicherheit, KI-Ingenieure und IoT-Entwickler, die robuste Sicherheitsmaßnahmen und Resilienzstrategien für Edge-AI-Systeme implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Sicherheitsrisiken und Schwachstellen bei Edge-AI-Implementierungen zu verstehen.
• Verschlüsselungs- und Authentifizierungstechniken zum Schutz von Daten umzusetzen.
• widerstandsfähige Edge-AI-Architekturen zu entwerfen, die Cyberbedrohungen standhalten können.
• sichere Strategien für die Bereitstellung von KI-Modellen in Edge-Umgebungen anzuwenden.

Das Huawei Ascend CANN-Toolkit ermöglicht leistungsfähige KI-Inferenz auf Edge-Geräten wie dem Ascend 310. CANN stellt unverzichtbare Werkzeuge zum Kompilieren, Optimieren und Bereitstellen von Modellen bereit, wobei Rechenleistung und Speicher eingeschränkt sind.

Dieses instructor-led-Training (live, online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Integratoren auf fortgeschrittenem Niveau, die Modelle auf Ascend Edge-Geräten mit der CANN Toolchain bereitstellen und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle für den Ascend 310 mit CANN-Werkzeugen vorzubereiten und zu konvertieren.
• Leichtgewichtige Inferenz-Pipelines mit MindSpore Lite und AscendCL zu entwickeln.
• Die Modellleistung für Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung und Speicher zu optimieren.
• KI-Anwendungen in realen Edge-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Demonstration.
• Praxisnahe Laboreinheiten mit Edge-spezifischen Modellen und Szenarien.
• Live-Bereitstellungsbeispiele auf virtueller oder physischer Edge-Hardware.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu organisieren.

Chinesische GPU-Architekturen wie Huawei Ascend, Biren und Cambricon MLUs bieten CUDA-Alternativen, die speziell für den lokalen KI- und HPC-Markt (High Performance Computing) entwickelt wurden.

Dieser instructor-led-Livekurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene GPU-Entwickler und Infrastruktur-Spezialisten, die bestehende CUDA-Anwendungen auf chinesische Hardware-Plattformen portieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Kompatibilität bestehender CUDA-Workloads mit alternativen chinesischen Chips zu bewerten.
• CUDA-Codebasen auf Huawei CANN, Biren SDK und Cambricon BANGPy umzustellen.
• Leistungen über verschiedene Plattformen hinweg zu vergleichen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
• Praktische Herausforderungen bei der Querschnitts-Architektur-Unterstützung und -Bereitstellung zu bewältigen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Laborarbeiten zum Übersetzen von Code und zum Leistungsvergleich.
• Geführte Übungen, die auf Mehr-GPU-Adaptionsstrategien fokussiert sind.

Möglichkeiten zur Kursspezifischen Anpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs basierend auf Ihrer Plattform oder Ihrem CUDA-Projekt anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Organisation.

Kombinieren Sie die transformative Kraft der KI mit der Agilität des Edge Computing in diesem umfassenden Kurs. Lernen Sie, wie Sie KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten bereitstellen können – von der Auseinandersetzung mit CNN-Architekturen bis zur Beherrschung von Knowledge Distillation und Federated Learning. Dieses praxisorientierte Training wird Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um die KI-Leistung für Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung am Edge zu optimieren.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Agrartechnik-Profis sowie IoT-Spezialisten und KI-Ingenieure vom Einsteiger- bis zum Fortgeschrittenenniveau, die Edge-AI-Lösungen für intelligentes Farming entwickeln und bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die Rolle von Edge AI in der präzisen Landwirtschaft verstehen.
• KI-gestützte Überwachungssysteme für Nutzpflanzen und Viehbestände implementieren können.
• Automatische Bewässerungs- und Umgebungssensorlösungen entwickeln können.
• Die landwirtschaftliche Effizienz mithilfe von Echtzeit-Edge-AI-Analysen optimieren können.

Diese Dozent*innen-gestützte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Robotingenieure*innen auf mittlerem Niveau, Entwickler*innen autonomer Fahrzeuge und KI-Forschende, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen für autonome Systeme zu entwickeln.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI in autonomen Systemen zu verstehen.
• KI-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotik zu implementieren.
• Regelungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und zu optimieren.
• Ethische und regulatorische Aspekte in autonomen KI-Anwendungen zu berücksichtigen.

Dieses live durchgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI – vom Konzept bis zur praktischen Implementierung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung – erwerben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die grundlegenden Konzepte von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Edge AI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Edge AI-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Edge AI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Edge AI-Implementierung zu berücksichtigen.

Diese instructor-led, live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler und IoT-Experten mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Computer-Vision-Modelle für Echtzeit-Verarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendungen in Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für Echtzeit-Bild- und Videoanalyse bereitzustellen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Modellbereitstellung zu verwenden.
• KI-Modelle für Leistung, Energieeffizienz und niedrige Latenzzeiten bei der Inferenz zu optimieren.

Diese instructor-led Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzexperten auf mittlerem Niveau, Fintech-Entwickler und KI-Spezialisten, die Edge-AI-Lösungen in Finanzdienstleistungen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von Edge-AI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.
• Betrugserkennungssysteme mit Edge-AI zu implementieren.
• Den Kundenservice durch KI-gestützte Lösungen zu verbessern.
• Edge-AI für das Risikomanagement und die Entscheidungsfindung einzusetzen.
• Edge-AI-Lösungen in Finanzumgebungen bereitzustellen und zu verwalten.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachleute, Biomedizintechniker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntniselevel, die Edge AI für innovative Gesundheitslösungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für Edge-Geräte zur Anwendung im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables und diagnostischen Werkzeugen zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme unter Nutzung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.

Ascend, Biren und Cambricon gehören zu den führenden KI-Hardwareplattformen in China und bieten jeweils einzigartige Beschleunigungs- und Profiling-Tools für KI-Arbeitslasten im Produktionsmaßstab an.

Dieser instruktorgeleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure der KI-Infrastruktur und Performance, die ihre Workflows für das Inferencing und Training von Modellen über mehrere chinesische KI-Chipplattformen hinweg optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Modelle auf den Plattformen Ascend, Biren und Cambricon zu benchmarken.
• Systemengpässe sowie Ineffizienzen bei Speicher und Rechenleistung zu identifizieren.
• Optimierungen auf Graph-, Kernel- und Operator-Ebene anzuwenden.
• Bereitstellungs-Pipelines so abzustimmen, dass Durchsatz und Latenz verbessert werden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktischer Einsatz von Profiling- und Optimierungstools auf jeder Plattform.
• Geführte Übungen, die auf praktischen Abstimmungsszenarien basieren.

Optionen zur Kursanpassung

• Um einen maßgeschneiderten Kurs für Ihre Leistungsdatenbank oder Modelltyp anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.