Curso de CANN for Edge AI Deployment

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales, investigadores y desarrolladores de IA de nivel avanzado que deseen dominar los últimos avances en Edge AI, optimizar sus modelos de IA para la implementación de borde y explorar aplicaciones especializadas en diversas industrias.

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

• Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
• Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
• Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
• Optimice el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA perimetral.
• Explore casos de uso innovadores y tendencias emergentes en Edge AI.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA perimetral.

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

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de AI intermedios y científicos de datos que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y configurar el entorno de desarrollo CANN.
• Desarrollar aplicaciones AI usando MindSpore y flujos de trabajo CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en Ascend NPUs utilizando operadores personalizados y tiling.
• Implementar modelos en entornos edge o cloud.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados enfocados en la construcción, entrenamiento e implementación del modelo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso basado en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarlo.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas en la implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

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

• Comprenda los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Instalar y configurar el entorno de edge computing.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
• Implemente soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evalúe y mejore el rendimiento de los modelos implementados en el perímetro.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA perimetral.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.

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

• Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en los sistemas autónomos.
• Desarrolle e implemente modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
• Implemente soluciones de IA perimetral en vehículos autónomos, drones y robótica.
• Diseñe y optimice sistemas de control utilizando Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones autónomas de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de TI que deseen obtener una comprensión integral de Edge AI desde el concepto hasta la implementación práctica, incluida la configuración y la implementación.

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

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Instale y configure entornos de IA perimetral.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
• Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
• Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de atención médica.

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

• Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
• Implemente soluciones de IA perimetral en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñe e implemente sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
• Aborde las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones de IA sanitaria.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

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

• Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
• Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integre la IA perimetral con varios protocolos y plataformas de IoT.
• Aborde las consideraciones éticas y las prácticas recomendadas en Edge AI para IoT.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante y profesionales de TI que deseen comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones introductorias.

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

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Edge AI.
• Instalar y configurar entornos Edge AI.
• Desarrolle e implemente aplicaciones sencillas Edge AI.
• Identifique y comprenda los casos de uso y los beneficios de Edge AI.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio, administradores de sistemas e investigadores de ética de IA que deseen proteger e implementar éticamente soluciones de IA perimetrales.

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

• Comprenda los desafíos de seguridad y privacidad en Edge AI.
• Implemente las mejores prácticas para proteger los dispositivos y los datos perimetrales.
• Desarrolle estrategias para mitigar los riesgos de seguridad en las implementaciones de IA perimetral.
• Abordar las consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.
• Realice evaluaciones y auditorías de seguridad para las aplicaciones de IA perimetral.