Pelatihan CANN di Indonesia

Pelatihan yang dipimpin instruktur ini di Indonesia memandu insinyur AI tingkat menengah untuk membangun dan mengoptimalkan model jaringan saraf menggunakan platform Huawei Ascend dan toolkit CANN. Peserta akan mengonfigurasi lingkungan, mengembangkan aplikasi dengan MindSpore, dan menerapkan ke pengaturan edge atau cloud.

Stack AI milik Huawei — mulai dari SDK CANN tingkat dasar hingga framework MindSpore yang lebih kompleks — menyediakan lingkungan pengembangan dan penerapan AI yang terintegrasi dengan baik serta dioptimalkan untuk perangkat keras Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional teknis pemula hingga menengah yang ingin memahami cara CANN dan MindSpore bekerja sama dalam mengelola siklus hidup AI serta mendukung pengambilan keputusan terkait infrastruktur.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur bertingkat dari stack komputasi AI Huawei.
• Mengenali peran CANN dalam mengoptimalkan model dan memfasilitasi penerapannya di tingkat perangkat keras.
• Menilai framework MindSpore beserta alat pendukungnya dibandingkan dengan solusi serupa di pasaran.
• Mengidentifikasi posisi stack AI Huawei dalam konteks lingkungan perusahaan maupun sistem cloud/lokal.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif disertai diskusi.
• Demo sistem secara langsung serta analisis kasus nyata.
• Latihan terpandu yang dapat diikuti secara opsional untuk memahami alur pengolahan model dari MindSpore ke CANN.

Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan

• Untuk meminta penyesuaian khusus terhadap materi pelatihan ini, silakan hubungi kami.

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) menyediakan alat pemasangan dan optimisasi yang tangguh bagi aplikasi AI berbasis komputer visi serta NLP secara real-time, khususnya pada perangkat keras Ascend buatan Huawei.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan untuk praktisi AI tingkat menengah yang ingin membangun, memasang, serta mengoptimalkan model komputer visi dan bahasa menggunakan SDK CANN dalam skenario penggunaan nyata.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang serta mengoptimalkan model komputer visi dan NLP dengan CANN serta AscendCL.
• Memanfaatkan alat-alat CANN untuk mengonversi format model serta mengintegrasikannya ke dalam pita pemrosesan secara langsung.
• Mengoptimalkan performa proses inferensi guna tugas deteksi, klasifikasi, dan analisis sentimen.
• Membangun pita pemrosesan komputer visi/NLP secara real-time yang siap dipasang di perangkat tepi atau sistem berbasis cloud.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif beserta demonstrasi praktis.
• Latihan langsung dalam memasang model dan mengevaluasi performanya.
• Desain pita pemrosesan secara langsung dengan memakai contoh nyata bidang komputer visi maupun NLP.

Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan

• Untuk mengajukan permintaan penyusunan konten pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) serta Apache TVM memungkinkan optimasi tingkat lanjut dan penyesuaian operator model AI agar sesuai dengan perangkat keras Huawei Ascend.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khusus untuk para pengembang sistem tingkat lanjut yang ingin membangun, mengimplementasikan, serta menyetel operator AI kustom dengan memanfaatkan model pemrograman TIK dari CANN dan integrasi kompiler TVM.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menulis serta menguji operator AI kustom dengan menggunakan DSL TIK untuk prosesor Ascend.
• Mengintegrasikan operator yang telah dibuat ke dalam runtime CANN dan graf eksekusi.
• Memanfaatkan TVM untuk penjadwalan, pengaturan otomatis, serta pengujian kinerja operator.
• Mendeteksi masalah dan mengoptimalkan kinerja operator pada tingkat instruksi komputasi tertentu.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan demonstrasi praktis.
• Praktik langsung dalam pembuatan operator dengan memanfaatkan alur kerja TIK dan TVM.
• Pengujian serta penyetelan kinerja pada perangkat keras Ascend atau simulator-nya.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Untuk mengatur pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami.

Toolkit Ascend CANN dari Huawei memungkinkan proses inferensi AI yang efisien pada perangkat tepi seperti Ascend 310. CANN menyediakan alat-alat penting untuk mengompilasi, mengoptimalkan, serta mendeploy model dalam lingkungan dengan keterbatasan komputasi dan memori.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah serta integrator yang ingin mendeploy dan mengoptimalkan model pada perangkat tepi Ascend menggunakan rangkaian alat CANN.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mempersiapkan dan mengonversi model AI agar sesuai dengan perangkat Ascend 310 menggunakan alat CANN.
• Membangun saluran inferensi yang efisien dengan memanfaatkan MindSpore Lite dan AscendCL.
• Mengoptimalkan kinerja model dalam kondisi keterbatasan komputasi dan memori.
• Mendeploy serta memantau aplikasi AI pada skenario penggunaan di perangkat tepi yang nyata.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif beserta demonstrasi langsung.
• Latihan praktik menggunakan model dan skenario khas perangkat tepi.
• Contoh penerapan nyata pada perangkat keras tepi, baik virtual maupun fisik.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Jika Anda menginginkan pelatihan khusus sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) merupakan paket alat komputasi AI dari Huawei yang digunakan untuk mengkompilasi, mengoptimalkan, dan menyebarkan model AI pada prosesor AI Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI pemula yang ingin memahami peran CANN dalam siklus hidup model, mulai dari tahap pelatihan hingga penyebaran, serta cara kerjanya bersama dengan kerangka kerja seperti MindSpore, TensorFlow, dan PyTorch.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami tujuan serta arsitektur paket alat CANN.
• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup CANN dan MindSpore.
• Mengonversi serta menyebarkan model AI sederhana ke perangkat keras Ascend.
• Memperoleh pengetahuan dasar untuk proyek-proyek pengoptimalan atau integrasi CANN di masa mendatang.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif serta diskusi.
• Praktikum langsung melalui percobaan penyebaran model sederhana.
• Penjelasan bertahap mengenai rantai alat CANN serta titik integrasinya.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda, silakan hubungi kami.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) merupakan pondasi komputasi AI dari Huawei yang memungkinkan para pengembang melakukan penyesuaian dan optimisasi performa jaringan saraf yang telah diimplementasikan pada prosesor AI Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat lanjut serta insinyur sistem yang ingin mengoptimalkan performa inferensi dengan memanfaatkan berbagai alat canggih dalam CANN, seperti Graph Engine, TIK, serta modul pengembangan operator khusus.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur runtime dan siklus performa CANN.
• Menggunakan alat profiling serta Graph Engine untuk menganalisis dan mengoptimalkan performa.
• Membuat serta mengoptimisasi operator khusus dengan memanfaatkan TIK dan TVM.
• Menyelesaikan masalah kekakuan penggunaan memori serta meningkatkan kapasitas pemrosesan model.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Kuliah interaktif disertai diskusi.
• Praktikum langsung dengan penggunaan alat profiling serta penyesuaian operator secara real-time.
• Latihan optimisasi yang menggunakan contoh implementasi di skenario nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengatur pelatihan sesuai kebutuhan Anda, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung di Indonesia ini memandu pengembang AI tingkat menengah melalui penerapan model pada prosesor Ascend menggunakan toolkit CANN. Pelajari cara mengonversi framework seperti PyTorch dan TensorFlow, mengoptimalkan kinerja, dan mengidentifikasi masalah untuk skenario inferensi edge dan cloud yang efisien.