CANN para el despliegue de IA en el borde

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
• Desplegar 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 de borde.

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

Esta formación 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, aprovechando la sinergia entre la conectividad 6G y los sistemas de borde inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Análisis de casos prácticos y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
• Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores (opcionales).

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado, investigadores y desarrolladores que deseen dominar los últimos avances en IA en el borde, optimizar sus modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos 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 borde.
• Implementar estrategias innovadoras para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
• Utilizar herramientas y marcos de trabajo 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 IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.

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

Este curso en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigido 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 este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer 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 fragmentación (tiling).
• Implementar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Práctica directa con Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento e implementación 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 coordinarla.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y demostraciones.
• Trabajo práctico 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 organizarla.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea 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 de borde para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (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 serán capaces de:

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

Las unidades MLU (Machine Learning Units) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencia 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 para este curso según su 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 y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instructores (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 el despliegue, y cómo interactúa con marcos de trabajo 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 y desplegar un modelo de IA básico en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Prácticas manuales con despliegue de modelos sencillos.
• Guía 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el framework de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para el hardware Ascend.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que deseen 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo de IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN admite la optimización de modelos y la implementación a nivel de hardware.
• Evaluar el framework MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas de la industria.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/instalación propia (on-prem).

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos.
• 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, por favor contáctenos para coordinar.

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 en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de sistemas de nivel avanzado que desean optimizar el rendimiento de la inferencia utilizando la avanzada suite de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Grafos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de tiempo de ejecución de 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 (throughput) de los modelos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado 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, por favor contáctenos para coordinarla.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) 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 con instrucción presencial (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen 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 capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Práctica de codificación 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, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotec de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que desean desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
• Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
• Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
• Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis de Edge AI en tiempo real.

Esta formación en vivo, impartida por instructores, en Costa Rica (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 crear soluciones innovadoras para 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 de borde.
• 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 las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.