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Temario del curso
Introducción a la implementación CV/NLP con CANN
- Ciclo de vida de modelos de IA, desde el entrenamiento hasta la implementación
- Consideraciones clave de rendimiento para CV y NLP en tiempo real
- Descripción general de las herramientas CANN SDK y su rol en la integración de modelos
Preparación de Modelos CV y NLP
- Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
- Manejo de entradas/salidas de modelos para tareas de imagen y texto
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM
Implementación de Pipelines de Inferencia con AscendCL
- Ejecución de inferencias CV/NLP usando la API de AscendCL
- Pipelines de preprocesamiento: redimensionamiento de imágenes, tokenización, normalización
- Postproceso: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto
Técnicas de Optimización de Rendimiento
- Perfilado de modelos CV y NLP usando herramientas CANN
- Reducción de latencia con precisión mixta y ajuste por lotes
- Gestión de memoria y capacidad de cómputo para tareas de streaming
Casos de Uso de Visión por Computadora
- Estudio de caso: detección de objetos para vigilancia inteligente
- Estudio de caso: inspección de calidad visual en manufactura
- Construcción de pipelines 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 resumido de documentos
- Integración de NLP en tiempo real con APIs REST y sistemas de mensajería
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con el aprendizaje profundo para visión por computadora o PLN
- Experiencia con Python y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
- Comprensión básica de flujos de trabajo de implementación e inferencia de modelos
Audiencia
- Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Huawei Ascend
- Científicos de datos e ingenieros de IA desarrollando modelos de percepción en tiempo real
- Desarrolladores integrando pipelines CANN en manufactura, vigilancia o análisis de medios
14 Horas
