GPU-programmering på Biren AI-acceleratorer Treningskurs

Denne veiledede utdanningen i Norge introducerer CloudMatrix for skalbar KI-inferanse. Lær å utplassere, optimalisere og overvåke modeller ved hjelp av CANN og MindSpore. Hånd på hjulet øvelser dekker pakking, konvertering, servering og ytelsesjustering for sanntids- og batch-arbeidslast.

Denne underviser-ledede, live-oplevde trainingen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører og programvareutviklere med begynnende til mellomliggende kunnskapsnivå som ønsker å få et grunnleggende forståelse av AI-ingeniørfag prinsipper og praksis.

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

• Forstå de sentrale konseptene og teknologiene bak AI og maskinlæring.
• Implementere enkle maskinlæringsmodeller ved hjelp av TensorFlow og PyTorch.
• Anvende AI-teknikker for å løse praktiske problemer innen programvareutvikling.
• Håndtere og opprettholde AI-prosjekter ved bruk av beste praksis innen AI-ingeniørfag.
• Forstå de etiske implikasjonene og ansvaret som er knyttet til utviklingen av AI-systemer.

Dette todagers, praktiske programmet gir deltakerne ferdigheter til å bruke generative AI-verktøy effektivt, trygt og konsistent i teknisk og operativt arbeid. Treningen fokuserer på å gjøre AI til en pålitelig, daglig assistent for å utforme og forbedre dokumentasjon, strukturere krav, akselerere analyse og rapportering, støtte problemløsning og strømlinjeforme tverrfaglig kommunikasjon. Deltakerne lærer beviste prompt-metoder, valideringsteknikker for å redusere feil og «hallusinasjoner», samt lettvinte styringsprinsipper for å beskytte sensitiv informasjon og immaterielle rettigheter. Kurset er designet for å levere umiddelbart brukbare maler, arbeidsflyter og en gjentagbar tilnærming til AI-støttet arbeid.

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.

Migrer CUDA-applikasjoner til kinesiske GPU-arkitekturer som Huawei Ascend og Biren i Norge. Dette instruktørledede kurset veiledner erfarne programmerere gjennom kodetolking og ytelsesoptimalisering, med håndlagte laboratorier for porting av CUDA-kodesett til nye SDK-er.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (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.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (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.

Optimaliser AI-arbeidsflyter på Ascend, Biren og Cambricon med denne praktiske opplæringen i Norge. Lær å utføre benchmarking av modeller, identifisere flaskhalser og implementere optimalisering på graf-, kernel- og operatør-nivå. Tun utleveringsrørledninger for å forbedre gjennomstrømning og latens over disse ledende plattformene.

AI blir raskt til grunnlaget for moderne produktledelse — omformer hvordan vi oppdager kundebehov, definerer løsninger og tar beslutninger. Nettopp som elektrisitet revolusjonerte industri, omformer kunstig intelligens (AI) hvordan produkter blir bygget, validert og utviklet.

Dette underviserledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot Produkt-eiere, Scrum Master-er og Agile Coach-er som ønsker å forstå hvordan AI kan forbedre produktledelse og styrke beslutningstaking.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for kunstig intelligens og skille mellom tradisjonell AI og generativ AI (GenAI).
• Bruke de syv foretrukne holdningene til en Produkt-eier (inkludert den nye Orchestrator-holdningen) og bruke AI for å styrke hver holdning — som Visionær, Eksperimenterer eller Kunderepresentant.
• Mestre effektiv prompting og behandle AI-verktøy som intelligente samarbeidspartnere med spesialiserte ferdigheter.
• Dykke dypere inn i kundeforståelse og opprette AI-støttede personae for hypotesetesting og oppdagelse, samtidig som man beholder autentisk kontakt med kunden.
• Utvikle og kommunisere en tydelig produktvisjon ved hjelp av strukturerte rammer som 3x3-rammen, og bruke AI til å forme og visualisere narrativer.
• Bruke generative AI-verktøy for å akselerere prototyping og hypotesetesting, som ved å generere mock-ups eller produktkonsepter.
• Støtte produktbeslutninger ved å bruke AI-verktøy til å analysere, prioritere og vurdere funksjoner basert på verdi, gjennomføring og brukerinnvirkning.
• Automatisere eller delegere rutineveldige daglige oppgaver (e-post, interessenterstyring, notatføring) ved hjelp av AI for å fokusere på strategisk og kreativt arbeid.
• Lede diskusjoner om AI-etikk, bias og data-sikkerhet, og sikre ansvarlig og bærekraftig AI-integrasjon.
• Identifisere og designe verdifulle AI-brukstilfeller tilpasset det spesifikke produktet og organisasjonen.
• Utforske og eksperimentere med rundt 20 ulike AI-verktøy og modeller — fra produktivitetsassisterende verktøy og prototyping-plattformer til generative video, bilde og kodingsløsninger.