エッジAIデプロイメントのCANNのトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニングは、最新のエッジAIの進歩を習得し、AIモデルのエッジ展開を最適化し、さまざまな業界での専門的な応用を探求することを目指す上級レベルのAI実践者、研究者、および開発者向けです（オンラインまたはオンサイト）。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIモデルの開発と最適化に関する高度なテクニックを探究する。
• エッジデバイスでのAIモデルの展開に向けた最先端の戦略を実装する。
• 高度なエッジAIアプリケーションに使用される専門的なツールとフレームワークを利用する。
• エッジAIソリューションのパフォーマンスと効率を最適化する。
• 革新的なユースケースとエッジAIの新規トレンドを探求する。
• エッジAI展開における高度な倫理的およびセキュリティ上の考慮事項に対処する。

Huawei Ascendは、高性能な推論と学習を目的としたAIプロセッサファミリーです。

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、中級レベルのAIエンジニアやデータサイエンティスト向けで、HuaweiのAscendプラットフォームとCANNツールキットを使用してニューラルネットワークモデルを開発および最適化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 Able to できます：

• CANN開発環境のセットアップと設定。
• MindSporeとCloudMatrixワークフローを使用してAIアプリケーションを開発する。
• カスタム演算子とタイリングを使用してAscend NPUのパフォーマンスを最適化する。
• モデルをエッジまたはクラウド環境に展開する。

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。
• サンプルアプリケーションでHuawei AscendとCANNツールキットを使用するハンズオン練習。
• モデルの構築、学習、展開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

• インフラストラクチャやデータセットに基づいたこのコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) は、Huaweiが提供するAI計算スタックで、Ascend AIプロセッサ上でAIモデルを展開および最適化するために使用されます。

このインストラクター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、中級レベルのAIデベロッパーやエンジニア向けで、CANNツールキットやMindSpore、TensorFlow、PyTorchなどのツールを使用して、学習済みのAIモデルを効率的にHuawei Ascendハードウェアに展開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できるようになります：

• CANNアーキテクチャとAIデプロイパイプラインにおける役割を理解する。
• 一般的なフレームワークのモデルをAscend互換フォーマットに変換および適応させる。
• ATC、OMモデル変換、MindSporeなどのツールを使用してエッジとクラウド推論を行う。
• 展開に関する問題を診断し、Ascendハードウェア上のパフォーマンスを最適化する。

コースの形式

• 交互的な講義とデモンストレーション。
• CANNツールやAscendシミュレーターやデバイスを使用した実践的なラボワーク。
• 実際のAIモデルに基づく展開シナリオ。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

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、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびテック愛好家向けです。エッジデバイス上でさまざまなアプリケーションにAIモデルを展開する実践的なスキルを得たい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの原理とその利点を理解する。
• エッジコンピューティング環境の設定と構成を行う。
• AIモデルを開発、訓練、最適化し、エッジデバイスへの展開を準備する。
• エッジデバイス上で実践的なAIソリューションを実装する。
• 展開されたエッジモデルの性能を評価し、改善する。
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的およびセキュリティ的な考慮点に対処する。

CANN (Compute Architecture for Neural Networks)は、HuaweiのAIコンピューティングツールキットで、Ascend AIプロセッサ上でAIモデルをコンパイル、最適化、および展開するために使用されます。

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、初心者のAI開発者向けに設計されており、CANNがモデルライフサイクルの訓練から展開までの位置づけや、MindSpore、TensorFlow、PyTorchなどのフレームワークとの連携について理解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をできるようになります：

• CANNツールキットの目的とアーキテクチャを理解する。
• CANNとMindSporeを使用した開発環境のセットアップ。
• 単純なAIモデルをAscendハードウェアに変換および展開する。
• 今後のCANN最適化や統合プロジェクトのための基礎知識を得る。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 単純なモデル展開を伴うハンズオンラボ。
• CANNツールチェーンと統合ポイントのステップバイステップガイド。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

HuaweiのAIスタック — 下位レベルのCANN SDKから上位レベルのMindSporeフレームワークまで — Ascendハードウェア向けに最適化された、緊密に統合されたAI開発および展開環境を提供します。

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技術専門家向けで、CANNとMindSporeの各コンポーネントがどのように協調してAIライフサイクル管理とインフラストラクチャ決定をサポートするか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、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• HuaweiのAIコンピュートスタックの階層構造を理解します。
• CANNがモデル最適化とハードウェアレベルでの展開をどのようにサポートするかを特定します。
• MindSporeフレームワークとツールチェーンを業界の代替品と比較評価します。
• HuaweiのAIスタックをエンタープライズやクラウド/オンプレミス環境に位置付けます。

コース形式

• 交互的な講義と議論。
• ライブシステムデモとケーススタディの解説。
• MindSporeからCANNへのモデルフローに関するオプションのガイドルーム。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) は、Huawei の AI 計算基盤で、開発者が Ascend AI プロセッサ上で展開されたニューラルネットワークの性能を微調整および最適化することができます。

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、CANN の高度なツールセット、Graph Engine、TIK、カスタムオペレータ開発を使用して推論性能を最適化したい上級レベルの AI 開発者とシステムエンジニア向けです。

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ます：

• CANN のランタイムアーキテクチャとパフォーマンスライフサイクルを理解する。
• プロファイリングツールと Graph Engine を使用して性能分析と最適化を行う。
• TIK と TVM を使用してカスタムオペレータを作成および最適化する。
• メモリボトルネックを解決し、モデルのスループットを向上させる。

コース形式

• 対話型レクチャーとディスカッション。
• リアルタイムプロファイリングとオペレータチューニングのハンズオンラボ。
• エッジケース展開例を使用した最適化練習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

CANN SDK（Compute Architecture for Neural Networks）は、コンピュータビジョンとNLPのリアルタイムAIアプリケーションにおける強力な展開と最適化ツールを提供します。特にHuawei Ascendハードウェア上で活用されます。

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、中級レベルのAI実践者向けです。CANN SDKを使用して視覚や言語モデルを構築、展開、最適化したい方々に適しています。

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：

• CANNとAscendCLを使用してCVおよびNLPモデルを展開し最適化する。
• CANNツールを使用してモデルを変換し、ライブパイプラインに統合する。
• 検出、分類、感情分析などのタスクにおける推論パフォーマンスを最適化する。
• エッジまたはクラウドベースの展開シナリオ向けにリアルタイムCV/NLPパイプラインを構築する。

コース形式

• インタラクティブな講義とデモンストレーション。
• モデル展開とパフォーマンスプロファイリングのハンズオンラボ。
• 実際のCVおよびNLPユースケースを使用したライブパイプライン設計。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) と Apache TVM は、Huawei Ascend ハードウェア向けに AI モデルのオペレータを高度に最適化し、カスタマイズすることを可能にします。

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、CANN の TIK プログラミングモデルと TVM コンパイラ統合を使用して、カスタムオペレータを構築、展開、調整する高度なシステム開発者向けです。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Ascend プロセッサ用に TIK DSL を使用してカスタム AI オペレータを記述し、テストする。
• CANN ランタイムと実行グラフにカスタムオプスを統合する。
• TVM を使用してオペレータのスケジューリング、自動調整、ベンチマークを行う。
• カスタム計算パターンの命令レベルのパフォーマンスをデバッグし、最適化する。

コース形式

• 交互的な講義とデモンストレーション。
• TIK および TVM パイプラインを使用したオペレータの手動コーディング。
• Ascend ハードウェアまたはシミュレーターでのテストと調整。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼する場合は、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（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのロボット工学エンジニア、自動車開発者、AI研究者のために設計されています。エッジAIを活用して革新的な自律システムソリューションを構築したい方におすすめです。

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 to できます：

• 自律システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• エッジデバイスでのリアルタイム処理のためにAIモデルを開発・導入する。
• 自動車、ドローン、ロボット工学におけるエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して制御システムを設計・最適化する。
• 自律AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対応する。

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、中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されており、エッジAIの概念から実践的な実装まで、セットアップと展開を含む包括的な理解を目指しています。

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ます：

• エッジAIの基本概念を理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• エッジAIモデルを開発、訓練、最適化する。
• エッジAIアプリケーションを展開および管理する。
• 既存のシステムやワークフローにエッジAIを統合する。
• エッジAIの実装における倫理的考慮事項とベストプラクティスに対処する。

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、中級レベルの医療専門家、バイオメディカルエンジニア、AI開発者を対象としており、革新的なヘルスケアソリューションにエッジAIを活用したい方々向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 医療分野におけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• 医療アプリケーション向けにエッジデバイス上でAIモデルを開発し展開する。
• ウェアラブルデバイスと診断ツールでエッジAIソリューションを実装する。
• エッジAIを使用して患者モニタリングシステムの設計と展開を行う。
• 医療AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項に対処する。

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、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用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できるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

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、エッジAIの基本概念とその初級的な応用について理解したい初心者レベルの開発者やITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• エッジAIの基本概念とアーキテクチャを理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• 単純なエッジAIアプリケーションを開発および展開する。
• エッジAIのユースケースと利点を特定し理解する。

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、中級レベルのサイバーセキュリティ専門家、システム管理者、AI倫理研究者を対象としています。これらの参加者は、エッジAIソリューションを安全かつ倫理的に展開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できるようになります：

• エッジAIにおけるセキュリティとプライバシーの課題を理解する。
• エッジデバイスとデータの保護に関する最善の実践を実装する。
• エッジAI展開におけるセキュリティリスク軽減戦略を開発する。
• 倫理的考慮事項に対処し、規制への準拠を確保する。
• エッジAIアプリケーションのセキュリティ評価と監査を行う。