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Temario del curso
Introducción a la IA en el edge y Ascend 310
- Visión general de la IA en el edge: tendencias, restricciones y aplicaciones
- Arquitectura del chip Huawei Ascend 310 y cadena de herramientas compatible
- Posicionamiento de CANN dentro del stack 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 compatibles y estrategias de conversión ligera
Desarrollo de pipelines de inferencia con AscendCL
- Uso de la API de AscendCL para ejecutar modelos OM en Ascend 310
- Preprocesamiento de entrada/salida, gestión de memoria y control de dispositivos
- Implementación dentro de contenedores embebidos o entornos de tiempo de ejecución ligeros
Optimización para restricciones edge
- Reducción del tamaño del modelo, ajuste de precisión (FP16, INT8)
- Uso del perfilador de CANN para identificar cuellos de botella
- Gestión del diseño de memoria y el flujo de datos para el rendimiento
Implementación con MindSpore Lite
- Uso del tiempo de ejecución de MindSpore Lite para destinos móviles y embebidos
- Comparación entre MindSpore Lite y el pipeline AscendCL nativo
- Empaquetado de modelos de inferencia para la implementación específica del dispositivo
Escenarios de implementación 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 flujos de trabajo de desarrollo o implementación de modelos de IA
- 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 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