CANN para el despliegue de IA en el borde

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a arquitectos de TI de nivel intermedio que deseen comprender y diseñar arquitecturas distribuidas de próxima generación aprovechando la sinergia entre conectividad 6G y sistemas de borde inteligentes.

Al completar 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 ultra baja latencia y alta capacidad de ancho de banda.
• Integrar IA y análisis de datos en el borde para la toma de decisiones inteligentes.
• Planificar infraestructuras listas para 6G escalables, seguras y resilientes.
• Evaluar modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia entre 6G y el borde.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y discusiones.
• Estudios de caso y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarlo.

Esta formación impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales, investigadores y desarrolladores de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su implementación en dispositivos periféricos y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Esta formación impartida por un instructor, disponible en línea o en las instalaciones, está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen 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 podrán:

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

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Práctica directa con 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 basada en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para coordinarla.

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

Esta formación práctica con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen desplegar eficientemente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend, utilizando el kit de herramientas CANN y 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 flujo de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos desde frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en bordes y en la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del Curso

• Lección interactiva y demostraciones prácticas.
• Trabajo práctico de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (online o presencial), está dirigida a desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la tecnología de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos con diversos propósitos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA periférica y sus ventajas.
• Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
• Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA periférica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel avanzado, ingenieros de IA y desarrolladores de IoT que desean implementar medidas de seguridad robustas y estrategias de resiliencia para sistemas de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos y vulnerabilidades de seguridad en las implementaciones de IA en el borde.
• Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
• Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes que puedan resistir amenazas cibernéticas.
• Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.

Las Unidades de Aprendizaje Profundo (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
• Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) 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 su funcionamiento con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Prácticas con implementación de modelos simples.
• Guía paso a paso del toolchain CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

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

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 de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para hardware Ascend.

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para respaldar la gestión del ciclo de vida de la IA y las decisiones de infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo con IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su cadena de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/servidores propios (on-prem).

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo de sistemas 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 formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

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 los procesadores de IA Ascend.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de sistemas de nivel avanzado que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto avanzado de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Grafos, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución del SDK CANN y su ciclo de vida de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado 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.

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 límite.

Opciones de personalización del curso

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

El SDK CANN (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 formación en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en flujos de trabajo en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge 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 CV y PLN.

Opciones de Personalización del Curso

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

CANN TIK (Núcleo de Instrucciones Tensoriales) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de 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 deseen construir, 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 serán capaces de:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución (runtime) y el gráfico de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la planificación (scheduling), ajuste automático y medición comparativa (benchmarking) de operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración práctica.
• Práctica de codificación de operadores utilizando los flujos de trabajo TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales agrícolas de nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y desarrolladores de vehículos autónomos de nivel intermedio, así como a investigadores en IA que deseen aprovechar la Edge AI para crear soluciones innovadoras en sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la Edge AI en sistemas autónomos.
• Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos del borde.
• Implementar soluciones de Edge AI en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónoma.