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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução à IA na Borda e ao Ascend 310
- Visão geral da IA na Borda: tendências, restrições e aplicações
- Arquitetura do chip Huawei Ascend 310 e cadeia de ferramentas suportada
- Posicionamento do CANN na pilha de implantação de IA na borda
Preparação e Conversão de Modelos
- Exportação de modelos treinados do TensorFlow, PyTorch e MindSpore
- Uso do ATC para converter modelos para o formato OM destinado a dispositivos Ascend
- Tratamento de operações não suportadas e estratégias de conversão leve
Desenvolvimento de Pipelines de Inferência com AscendCL
- Uso da API AscendCL para executar modelos OM no Ascend 310
- Pré-processamento de entrada/saída, gerenciamento de memória e controle do dispositivo
- Implantação em contêineres embutidos ou ambientes de execução leves
Otimização para Restrições da Borda
- Redução do tamanho do modelo, ajuste de precisão (FP16, INT8)
- Uso do perfis CANN para identificar gargalos
- Gerenciamento do layout de memória e streaming de dados para desempenho
Implantação com MindSpore Lite
- Uso do runtime MindSpore Lite para alvos móveis e embutidos
- Comparação entre MindSpore Lite e o pipeline bruto AscendCL
- Empacotamento de modelos de inferência para implantação específica de dispositivo
Cenários de Implantação na Borda e Estudos de Caso
- Estudo de caso: câmera inteligente com modelo de detecção de objetos no Ascend 310
- Estudo de caso: classificação em tempo real em um hub de sensores IoT
- Monitoramento e atualização de modelos implantados na borda
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com desenvolvimento ou fluxos de implantação de modelos de IA
- Conhecimentos básicos de sistemas embutidos, Linux e Python
- Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch
Público-Alvo
- Desenvolvedores de soluções IoT
- Engenheiros de IA embutida
- Integradores de sistemas de borda e especialistas em implantação de IA
Treinamento Corporativo Personalizado
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Testemunhos de Clientes (1)
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