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Temario del curso
Introducción a la IA en el Edge y el Ascend 310
- Visión general de la IA en el Edge: tendencias, restricciones y aplicaciones
- Arquitectura del chip Huawei Ascend 310 y cadena de herramientas admitida
- Posicionamiento de CANN dentro de la pila de implementación de IA en el edge
Preparación y Conversión de Modelos
- Exportación de modelos entrenados desde TensorFlow, PyTorch y MindSpore
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM para dispositivos Ascend
- Manejo de operaciones no admitidas y estrategias de conversión livianas
Desarrollo de Flujos de Inferencia con AscendCL
- Utilización de la API de AscendCL para ejecutar modelos OM en el Ascend 310
- Preprocesamiento de entrada/salida, manejo de memoria y control de dispositivos
- Implementación dentro de contenedores embebidos o entornos de ejecución livianos
Optimización para Restricciones del Edge
- Reducción del tamaño del modelo, ajuste de precisión (FP16, INT8)
- Uso del perfilador de CANN para identificar cuellos de botella
- Gestión de la disposición de la memoria y el flujo de datos para mejorar el rendimiento
Implementación con MindSpore Lite
- Uso del runtime de MindSpore Lite para objetivos móviles y embebidos
- Comparación entre MindSpore Lite y el flujo de trabajo bruto de AscendCL
- Empaquetado de modelos de inferencia para la implementación específica de dispositivos
Escenarios de Implementación en el Edge y Estudios de Caso
- Estudio de caso: cámara inteligente con modelo de detección de objetos en Ascend 310
- Estudio de caso: clasificación en tiempo real en un concentrador de sensores IoT
- Monitoreo y actualización de modelos implementados en el edge
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en el desarrollo de modelos de IA o en flujos de trabajo de implementación
- Conocimientos básicos de sistemas embebidos, Linux y Python
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Público Objetivo
- Desarrolladores de soluciones IoT
- Ingenieros de IA embebida
- Integradores de sistemas de edge y especialistas en implementación de IA
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática