エンジニア向けAI活用トレーニングのトレーニングコース

CloudMatrixは、Huaweiの統合AI開発およびデプロイプラットフォームで、スケーラブルで本番環境向けの推論パイプラインをサポートするように設計されています。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、CloudMatrixプラットフォームを使用してAIモデルをデプロイおよび監視したい初級から中級レベルのAI専門家向けです。CANNとMindSporeとの統合もサポートされます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• CloudMatrixを使用してモデルをパッケージ化、デプロイ、提供する。
• Ascendチップセット向けにモデルを変換および最適化する。
• 実時間とバッチ推論タスクのパイプラインを設定する。
• 本番環境でのデプロイメントを監視し、パフォーマンスを調整する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のデプロイメントシナリオを使用したCloudMatrixの実践的な使用。
• 変換、最適化、および拡張に焦点を当てたガイド付き演習。

コースカスタマイズオプション

• AIインフラストラクチャやクラウド環境に基づいてこのコースをカスタマイズしたい場合は、ご連絡ください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルの AI エンジニアとソフトウェア開発者が AI エンジニアリングの原理と実践について基礎的な理解を得ることを目指しています。

このトレーニングを終了した参加者は以下のことが Able to します：

• AI と機械学習の基本概念と技術を理解する。
• TensorFlow と PyTorch を使用して基本的な機械学習モデルを実装する。
• AI 技術を用いてソフトウェア開発における具体的な問題を解決する。
• 最良の AI エンジニアリング実践を使用して AI プロジェクトを管理および維持する。
• AI システムを開発する際に関与する倫理的影響と責任を認識する。

Biren AI アクセレレーターは、AI と HPC タスク向けに設計された高性能 GPU であり、大規模なトレーニングと推論をサポートしています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの開発者向けに設計されており、Biren の独自 GPU スタックを使用してアプリケーションをプログラミングおよび最適化する方法を学びます。CUDA ベースの環境との実践的な比較も行われます。

このトレーニング終了後、参加者は以下を行うことができます：

• Biren GPU アーキテクチャとメモリアイアラキーを理解します。
• 開発環境のセットアップと Biren のプログラミングモデルの使用方法を学びます。
• CUDA スタイルのコードを Biren プラットフォーム向けに翻訳および最適化します。
• パフォーマンス調整とデバッグテクニックを適用します。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• Biren SDK を使用したサンプル GPU ワークロードの手動操作。
• ポーティングとパフォーマンス調整に焦点を当てたガイド付き演習。

コースのカスタマイズオプション

• アプリケーションスタックや統合要件に基づいてこのコースをカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルから上級レベルのAI専門家やソフトウェア開発者を対象としており、AIとMLを使用してインテリジェントアプリケーションを構築することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができきます：

• AIとMLの背後にある高度な概念と技術を理解する。
• データ分析と可視化を行い、AI/MLモデルの開発に役立てる。
• AI/MLモデルを効果的に構築、学習、展開する。
• 現実の問題を解決できるインテリジェントアプリケーションを作成する。
• 様々な産業におけるAIアプリケーションの倫理的影響を評価する。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、初心者レベルのITプロフェッショナル向けで、インテリジェントアプリケーションの基礎とその産業への応用について理解を深めることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 人工知能の歴史、原理、および影響を理解する。
• 異なる機械学習アルゴリズムを識別し適用する。
• AIアプリケーションのためにデータを効果的に管理し分析する。
• 異なるセクターにおけるAIの実践的な応用と制限を認識する。
• 人工知能技術の倫理的考慮事項と社会的影響について議論する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのデータサイエンティスト、エンジニア、AI実践者が、インテリジェントアプリケーションの複雑さを完全に理解し、それらを利用して複雑な現実世界の問題を解決することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able になります:

• 深層学習アーキテクチャの実装と分析を行う。
• 分散コンピューティング環境で機械学習を大規模に適用する。
• 意思決定のための強化学習モデルの設計と実行を行う。
• 言語理解のための高度なNLPシステムを開発する。
• 画像やビデオ分析のためのコンピュータビジョン技術を利用する。
• AIシステムの開発と展開における倫理的な配慮に対処する。

AIは、現代の製品管理の基盤となりつつあり、顧客ニーズの発見、解決策の定義、意思決定の方法を変革しています。電力が産業を革命化したように、人工知能（AI）は製品の構築、検証、進化の方法を変えています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、プロダクトオーナー、スクラムマスター、アジャイルコーチを対象とし、AIが製品オーナーシップを強化し、意思決定を強化する方法を理解することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のようなことができるようになります：

• 人工知能の基本原理を理解し、伝統的なAIと生成型AI（GenAI）の違いを説明できます。
• プロダクトオーナーが持つべき7つの最適な姿勢（新しく追加されたオーケストレータ姿勢含む）を適用し、それぞれの姿勢をAIで強化します。例：ビジョナリー、実験者、顧客代表。
• 効果的なプロンプトをマスターし、AIツールを専門的スキルを持つ知能型のパートナーとして扱います。
• 顧客理解を深め、仮説検証や発見にAIを活用したペルソナを作成します。同時に、本物の顧客との接点を維持します。
• 3x3フレームワークなどの構造化されたフレームワークを使用して、明確な製品ビジョンを開発し、コミュニケーションを行います。AIを利用してストーリーの形成と視覚化を行います。
• 生成型AIツールを活用してプロトタイピングや仮説検証を加速します。例：モックアップや製品コンセプトの生成。
• AIツールを利用して、価値、実現可能性、ユーザーアイパクトに基づいて機能を分析、優先化、評価し、製品意思決定を支援します。
• AIを使用して日常的なルーチンタスク（メール、ステークホルダーマネジメント、ノート取りなど）を自動化または委任し、戦略的で創造的な作業に焦点を当てます。
• AIの倫理、バイアス、データセキュリティに関する議論を主導し、責任ある持続可能なAIの採用を確保します。
• 特定の製品と組織の状況に合わせて価値のあるAIユースケースを見つけて設計します。
• 生産性アシスタント、プロトタイピングプラットフォーム、生成型ビデオや画像、コーディングソリューションなど、約20種類のAIツールやモデルを探索し、実験します。