CANN for Edge AI Deployment Training Course Teradata: From Fundamentals to Advanced Data Analytics

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, Forscher und Entwickler, die die neuesten Fortschritte in der Edge-KI beherrschen, ihre KI-Modelle für den Edge-Einsatz optimieren und spezielle Anwendungen in verschiedenen Branchen erkunden möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• fortgeschrittene Techniken der Edge-KI-Modellentwicklung und -Optimierung zu erforschen.
• Modernste Strategien für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Spezialisierte Tools und Frameworks für fortgeschrittene Edge-KI-Anwendungen zu nutzen.
• Optimieren Sie die Leistung und Effizienz von Edge-KI-Lösungen.
• Innovative Anwendungsfälle und aufkommende Trends in der Edge-KI erforschen.
• Behandeln Sie fortschrittliche ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Implementierungen.

Huawei Ascend ist eine Familie von KI-Prozessoren, die für Hochleistungs-Entscheidungen und -Training konzipiert wurden.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die Modelle der neuronalen Netzwerke mit Hilfe des Huawei Ascend-Platforms und dem CANN-Toolkit entwickeln und optimieren möchten.

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

• Die Entwicklungsumgebung von CANN einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Anwendungen mit MindSpore und CloudMatrix-Workflows zu entwickeln.
• Mit benutzerdefinierten Operatoren und Tiling die Leistung auf Ascend NPUs zu optimieren.
• Modelle in Edge- oder Cloud-Umgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Händische Nutzung von Huawei Ascend und dem CANN-Toolkit in Beispielanwendungen.
• Führung durch Übungen, die sich auf das Modellieren, Trainieren und Bereitstellen konzentrieren.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um einen an Ihren Infrastruktur oder Datensätzen angepassten Training anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte für die Anmeldung.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
• Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
• Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
• Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
• Practical deployment scenarios based on real-world AI models.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technik-Enthusiasten, die praktische Fertigkeiten für den Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten für verschiedene Anwendungen erwerben möchten.

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

• Die Prinzipien von Edge AI und ihre Vorteile zu verstehen.
• Die Edge-Computing-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle für den Edge-Einsatz entwickeln, trainieren und optimieren.
• Praktische KI-Lösungen auf Edge-Geräten zu implementieren.
• Evaluierung und Verbesserung der Leistung von Modellen, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden.
• Ethische und sicherheitstechnische Überlegungen bei Edge-KI-Anwendungen anstellen.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
• Set up a development environment with CANN and MindSpore.
• Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
• Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with simple model deployment.
• Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
• Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
• Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
• Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Live system demos and case-based walkthroughs.
• Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
• Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
• Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
• Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
• Optimization exercises using edge-case deployment examples.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
• Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
• Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
• Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
• Live pipeline design using real CV and NLP use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
• Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
• Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
• Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.

Format of the Course

• Interactive lecture and demonstration.
• Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
• Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Kombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Entwickler autonomer Fahrzeuge und KI-Forscher, die Edge AI für innovative autonome Systemlösungen nutzen möchten.

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 einzusetzen.
• Edge AI-Lösungen in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und in der Robotik zu implementieren.
• Entwerfen und Optimieren von Steuerungssystemen mit Edge AI.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei autonomen KI-Anwendungen anstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von Edge AI vom Konzept bis zur praktischen Umsetzung, einschließlich Einrichtung und Bereitstellung, erlangen möchten.

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

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

Diese Live-Schulung unter Anleitung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, biomedizinische Ingenieure und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und die Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-KI-Lösungen in tragbaren Geräten und Diagnosetools zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu entwickeln und einzusetzen.
• Ethische und regulatorische Überlegungen bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen anstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemarchitekten und Branchenexperten, die Edge AI zur Verbesserung von IoT-Anwendungen mit intelligenten Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen der Edge AI und ihre Anwendung im IoT zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen für IoT-Geräte einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für IoT-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in IoT-Systemen implementieren.
• Integration von Edge AI mit verschiedenen IoT-Protokollen und -Plattformen.
• Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken bei Edge AI für das IoT zu berücksichtigen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Entwicklern und IT-Fachleuten, die die Grundlagen der Edge-KI und ihre einführenden Anwendungen verstehen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Edge AI zu verstehen.
• Edge AI-Umgebungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Einfache Edge AI-Anwendungen entwickeln und einsetzen.
• Die Anwendungsfälle und Vorteile von Edge AI zu erkennen und zu verstehen.