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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y Ascend 310
- Panorama de la IA en el borde: 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 borde
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 soportadas y estrategias de conversión ligera
Desarrollo de pipelines de inferencia con AscendCL
- Uso de la API AscendCL para ejecutar modelos OM en Ascend 310
- Preprocesamiento de entrada/salida, manejo de memoria y control de dispositivos
- Implementación dentro de contenedores embebidos o entornos de tiempo de ejecución ligeros
Optimización para restricciones del borde
- Reducción del tamaño del modelo y 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 mejorar el rendimiento
Implementación con MindSpore Lite
- Uso del tiempo de ejecución MindSpore Lite para destinos móviles y embebidos
- Comparación de MindSpore Lite con el pipeline AscendCL nativo
- Empaquetado de modelos de inferencia para implementación específica del dispositivo
Escenarios de implementación en el borde 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 hub de sensores IoT
- Monitoreo y actualización de modelos implementados en el borde
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con flujos de trabajo de desarrollo o implementación de modelos de IA
- Conocimientos básicos de sistemas embebidos, Linux y Python
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Audiencia
- Desarrolladores de soluciones IoT
- Ingenieros de IA embebida
- Integradores de sistemas de borde 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