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Temario del curso

Introducción a la implementación de CV/PLN con CANN

  • Ciclo de vida del modelo de IA desde el entrenamiento hasta la implementación
  • Consideraciones clave de rendimiento para CV y PLN en tiempo real
  • Visión general de las herramientas del SDK CANN y su papel en la integración de modelos

Preparación de modelos CV y PLN

  • Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
  • Manejo de entradas/salidas de modelos para tareas de imágenes y texto
  • Uso de ATC para convertir modelos al formato OM

Implementación de canales de inferencia con AscendCL

  • Ejecución de inferencias CV/PLN utilizando la API AscendCL
  • Canales de preprocesamiento: redimensionamiento de imágenes, tokenización, normalización
  • Post-procesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto

Técnicas de optimización de rendimiento

  • Análisis de modelos CV y PLN utilizando herramientas CANN
  • Reducción de latencia mediante precisión mixta y ajuste por lotes
  • Gestión de memoria y capacidad de cómputo para tareas en streaming

Casos de uso de Visión por Computadora

  • Estudio de caso: detección de objetos para vigilancia inteligente
  • Estudio de caso: inspección visual de calidad en fabricación
  • Construcción de canales de análisis de video en vivo en Ascend 310

Casos de uso de PLN

  • Estudio de caso: análisis de sentimiento y detección de intenciones
  • Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos
  • Integración de PLN en tiempo real con APIs REST y sistemas de mensajería

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con aprendizaje profundo en visión por computadora o PLN
  • Experiencia con Python y marcos de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
  • Comprensión básica de flujos de trabajo de implementación o inferencia de modelos

Público objetivo

  • Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Ascend de Huawei
  • Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real
  • Desarrolladores que integran canales CANN en fabricación, vigilancia o análisis de medios
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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