AI Engineering Kurs i Oslo

CloudMatrix er Huaweis enhetlige plattform for utvikling og distribusjon av AI, som er designet for å støtte skalerbare, produksjonskvalitetsinferenspipeliner.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot AI-profesjonelle på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å distribuere og overvåke AI-modeller ved hjelp av CloudMatrix plattformen med CANN og MindSpore-integrering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke CloudMatrix for modellpakking, distribusjon og levertjeneste.
• Konvertere og optimalisere modeller for Ascend-chipsett.
• Opprette pipelines for sanntids- og batch-inferensoppgaver.
• Overvåke distribusjoner og justere ytelse i produksjonsmiljøer.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-på bruk av CloudMatrix med virkelige distribusjonsscenarier.
• Veiledede øvelser som fokuserer på konvertering, optimalisering og skalerbarhet.

Tilpasningsalternativer for kurs

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset basert på din AI-infrastruktur eller sky-miljø, kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot AI-profesjonelle og softwareutviklere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å bygge intelligente applikasjoner ved hjelp av AI og ML.

Ved avslutningen av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte konsepter og teknologier bak AI og ML.
• Analysere og visualisere data for å informere AI/ML-modellutvikling.
• Bygge, trene og distribuere AI/ML-modeller effektivt.
• Skape intelligente applikasjoner som kan løse virkelige problemer.
• Vurdere de etiske implikasjonene av AI-applikasjoner i ulike bransjer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, ingeniører og AI-utøvere på middels til avansert nivå som ønsker å mestre detaljene med intelligente applikasjoner og utnytte dem til å løse komplekse, problemer i den virkelige verden.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere og analysere dyplæringsarkitekturer.
• Bruk maskinlæring i stor skala i et distribuert datamiljø.
• Design og utfør forsterkende læringsmodeller for beslutningstaking.
• Utvikle sofistikerte NLP-systemer for språkforståelse.
• Bruk datasynsteknikker for bilde- og videoanalyse.
• Ta tak i etiske hensyn ved utvikling og distribusjon av AI-systemer.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) retter seg mot AI-ingeniører og softwareutviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å få en grunnleggende forståelse av prinsipper og praksis innen AI-ingeniørfag.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonsepter og teknologier bak AI og maskinlæring.
• Implementere grunnleggende maskinlæringsmodeller ved hjelp av TensorFlow og PyTorch.
• Bruke AI-teknikker for å løse praktiske problemer innen softwareutvikling.
• Administrere og vedlikeholde AI-prosjekter ved å følge best practices innen AI-ingeniørfag.
• Kjenne igjen de etiske implikasjoner og ansvar som følger med utvikling av AI-systemer.

Biren AI-akseleratorer er høyytelsesorienterte GPUs designet for AI- og HPC-laster med støtte for stort volum trenings- og inferensarbeid.

Dette ledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- og avanserte utviklere som ønsker å programmere og optimalisere applikasjoner ved hjelp av Biren sitt proprietære GPU-stakk, med praktiske sammenligninger med CUDA-baserte miljøer.

Til slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå Biren GPU-arkitektur og minnehierarki.
• Opprette utviklingsmiljø og bruke Biren sitt programmeringsmodell.
• Oversette og optimalisere CUDA-stilkode for Biren-plattformer.
• Bruke prestasjonsjustering og feilsøkingsmetoder.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hender-på bruk av Biren SDK i eksempler på GPU-laster.
• Guidede øvelser fokusert på porting og prestasjonsjustering.

Muligheter for tilpassing av kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset basert på din applikasjonsstakk eller integrasjonsbehov, ta kontakt med oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å få en grunnleggende forståelse av intelligente applikasjoner og hvordan de kan brukes i ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå historien, prinsippene og virkningen av kunstig intelligens.
• Identifiser og bruk forskjellige maskinlæringsalgoritmer.
• Administrer og analyser data effektivt for AI-applikasjoner.
• Gjenkjenne de praktiske anvendelsene og begrensningene til AI i forskjellige sektorer.
• Diskuter de etiske hensyn og samfunnsmessige implikasjoner av AI-teknologi.

Kunstig intelligens (AI) blir raskt grunnlaget for moderne produktledelse – og transformerer hvordan vi oppdager kundebehov, definerer løsninger og tar beslutninger. Liksom elektrisitet revolusjonerte industrien, omformer kunstig intelligens hvordan produkter bygges, valideres og utvikles.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot Product Owners, Scrum Masters og Agile Coaches som ønsker å forstå hvordan AI kan forbedre produktledelse og styrke beslutningsprosesser.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende prinsipper om kunstig intelligens og skille mellom tradisjonell AI og Generativ AI (GenAI).

• Bruke de syv foretrukne holdningene til en Product Owner (inkludert den nye Orchestrator-holdningen) og bruke AI til å styrke hver holdning — slik som Visionær, Eksperimentator eller Kunderepresentant.

• Mestre effektiv prompting og behandle AI-verktøy som intelligente medarbeidere med spesialisert kunnskap.

• Dype kundeforståelse og opprette AI-støttet personatypologi for hypotesetesting og oppdagelse, samtidig som autentisk kundekontakt opprettholdes.

• Utvikle og kommunisere en klar produktvisjon ved bruk av strukturerte rammeverk som 3x3 Framework, og bruke AI til å forme og visualisere narrativer.

• Bruke Generativ AI-verktøy for å akselerere prototyping og hypotesetesting, slik som å generere mockups eller produktkonsepter.

• Støtte produktbeslutninger ved å bruke AI-verktøy for å analysere, prioritere og vurdere funksjoner basert på verdi, gjennomførbarhet og brukerpåvirkning.

• Automatisere eller delegerer rutinemessige daglige oppgaver (e-poster, stakeholder-håndtering, notatføring) ved bruk av AI for å fokusere på strategisk og kreativt arbeid.

• Leve diskusjoner om AI-etikk, bias og datasikkerhet, og sikre ansvarlig og bærekraftig AI-adopsjon.

• Identifisere og designe verdifulle AI-anvendelsesområder tilpasset det spesifikke produktet og organisasjonskonteksten.

• Utforske og eksperimentere med omtrent 20 forskjellige AI-verktøy og modeller — fra produktivitetsassistenter og prototypingplattformer til generative video-, bilde- og kodeoppløsninger.