Programa do Curso

Introdução à Implantação de CV/PLN com CANN

  • Ciclo de vida do modelo de IA, desde o treinamento até a implantação
  • Considerações de desempenho importantes para CV e PLN em tempo real
  • Visão geral das ferramentas do CANN SDK e seu papel na integração de modelos

Preparação de Modelos de CV e PLN

  • Exportando modelos do PyTorch, TensorFlow e MindSpore
  • Lidando com entradas/saídas de modelos para tarefas de imagem e texto
  • Usando o ATC para converter modelos para formato OM

Implantação de Pipelines de Inferência com AscendCL

  • Executando inferência de CV/PLN usando a API AscendCL
  • Pipelines de pré-processamento: redimensionamento de imagem, tokenização, normalização
  • Pós-processamento: caixas delimitadoras, pontuações de classificação, saída de texto

Técnicas de Otimização de Desempenho

  • Perfilamento de modelos de CV e PLN usando ferramentas do CANN
  • Redução de latência com precisão mista e ajuste de lote
  • Gerenciamento de memória e computação para tarefas em streaming

Casos de Uso de Visão Computacional

  • Estudo de caso: detecção de objetos para vigilância inteligente
  • Estudo de caso: inspeção de qualidade visual na fabricação
  • Construindo pipelines de análise de vídeo ao vivo no Ascend 310

Casos de Uso de PLN

  • Estudo de caso: análise de sentimento e detecção de intenção
  • Estudo de caso: classificação e resumo de documentos
  • Integração de PLN em tempo real com APIs REST e sistemas de mensagens

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Familiaridade com aprendizado profundo para visão computacional ou PLN
  • Experiência com Python e frameworks de IA, como TensorFlow, PyTorch ou MindSpore
  • Entendimento básico de implantação de modelos ou fluxos de trabalho de inferência

Público-Alvo

  • Praticantes de visão computacional e PLN que usam a plataforma Huawei’s Ascend
  • Cientistas de dados e engenheiros de IA que desenvolvem modelos de percepção em tempo real
  • Desenvolvedores que integram pipelines do CANN na fabricação, vigilância ou análise de mídia
 14 Horas

Declaração de Clientes (1)

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