CANN SDK voor computer vision en NLP-pijplijnen Training Cursus
De CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige implementatie- en optimalisatietools voor real-time AI-toepassingen in computer vision en NLP, met name op Huawei Ascend-hardware.
Deze instructiegeleide live-training (online of ter plekke) is gericht op middenniveau AI-professionals die willen bouwen, implementeren en optimaliseren van visuele en taalmodellen met de CANN SDK voor productiegevallen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- CV- en NLP-modellen te implementeren en optimaliseren met CANN en AscendCL.
- CANN-tools te gebruiken om modellen te converteren en ze in live-pijplijnen te integreren.
- Inference-prestaties te optimaliseren voor taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
- Real-time CV/NLP-pijplijnen te bouwen voor implementatiescenario's aan de edge of in de cloud.
Cursusopzet
- Interactieve les en demonstratie.
- Handson lab met modelimplementatie en prestatieprofiling.
- Live-pijplijnontwerp met echte CV- en NLP-gebruiksgevallen.
Cursusaanpassingsmogelijkheden
- Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.
Cursusaanbod
Inleiding tot CV/NLP-implementatie met CANN
- AI-modellevenscyclus van training tot implementatie
- Belangrijke prestatieaspecten voor real-time CV en NLP
- Overzicht van CANN SDK-tools en hun rol in modelintegratie
CV- en NLP-modellen voorbereiden
- Modellen exporteren uit PyTorch, TensorFlow en MindSpore
- Model-invoer/uitvoer beheren voor afbeeldings- en teksttaken
- ATC gebruiken om modellen naar OM-formaat te converteren
Inference-pijplijnen implementeren met AscendCL
- CV/NLP-inference uitvoeren met de AscendCL API
- Preprocessing-pijplijnen: afbeeldingsvergroting, tokenisering, normalisatie
- Postprocessing: begrenzende vakken, classificatiescores, tekstuitvoer
Prestatieoptimalisatietechnieken
- Profileren van CV- en NLP-modellen met CANN-tools
- Latentietijd verminderen met mixed-precision en batch tuning
- Geheugen- en berekeningsbeheer voor streaming-taken
Computer vision-gebruiksvoorbeelden
- Case study: objectdetectie voor slimme bewaking
- Case study: visuele kwaliteitsinspectie in de industrie
- Live videoanalysepijplijnen bouwen op Ascend 310
NLP-gebruiksvoorbeelden
- Case study: sentimentanalyse en intentieherkenning
- Case study: documentclassificatie en -samenvatting
- Real-time NLP-integratie met REST-API's en berichtensystemen
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Vertrouwdheid met deep learning voor computer vision of NLP
- Ervaring met Python en AI-frameworks zoals TensorFlow, PyTorch, of MindSpore
- Basisbegrip van modelimplementatie- of inferentiewerkstromen
Doelgroep
- Computer vision- en NLP-praktijkers die werken met Huawei’s Ascend-platform
- Data scientists en AI-ingenieurs die real-time perceptiemodellen ontwikkelen
- Ontwikkelaars die CANN-pijplijnen integreren in de industrie, bewaking of media-analyse
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
(*De eindprijs kan variëren afhankelijk van de technische specialisatie van het cursus, het aangepaste niveau, de methode van levering en het aantal leerlingen)
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
CANN SDK voor computer vision en NLP-pijplijnen Training Cursus - Navraag
CANN SDK voor computer vision en NLP-pijplijnen - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Advanced LangGraph: Optimaliseren, Foutopsporing en Monitoring van Complexe Grafieken
35 UrenLangGraph is een framework voor het bouwen van toestandsbewuste, multi-actor LLM-toepassingen als samenstellbare grafieken met een duurzame toestand en controle over de uitvoering.
Deze door een docent geleide live training (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde AI-platformingenieurs, DevOps voor AI en ML-architecten die hun productieklassen LangGraph-systeem willen optimaliseren, debuggen, monitoren en beheren.
Na deze training kunnen de deelnemers:
- Complexe LangGraph-topologieën ontwerpen en optimaliseren voor snelheid, kosten en schaalbaarheid.
- Betrouwbaarheid ontwerpen met herhalingen, time-outs, idempotentie en herstel op basis van controlepunten.
- De uitvoering van grafieken tracen, de toestand inspecteren en productieproblemen systematisch reproduceren.
- Grafieken instrumenteren met logboeken, metrieken en traces, implementeren in productie en de SLAs en kosten monitoren.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktijkopdrachten.
- Handmatige implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Coding Agents Bouwen met Devstral: Van Agent Ontwerp tot Tooling
14 UrenDevstral is een open-source framework ontworpen voor het bouwen en uitvoeren van codering agents die kunnen interageren met codebases, ontwikkelaarshulpmiddelen en API's om de engineering-productiviteit te vergroten.
Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op ML-engineers op tussen- en gevorderd niveau, teams die zich bezighouden met ontwikkelaarshulpmiddelen, en SREs die Devstral willen gebruiken om codering agents te ontwerpen, implementeren en optimaliseren.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Devstral instellen en configureren voor de ontwikkeling van codering agents.
- Agentische workflows ontwerpen voor het verkennen en aanpassen van codebases.
- Coding agents integreren met ontwikkelaarshulpmiddelen en API's.
- Beste praktijken implementeren voor veilige en efficiënte agent-deployments.
Formaat van de cursus
- Interactieve colleges en discussies.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handson-implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusanpassing
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 UrenDevstral en Mistral modellen zijn open-source AI-technologieën die ontworpen zijn voor flexibele implementatie, verfijning en schaalbare integratie.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ML-engineers op het niveau tussen gevorderd en geavanceerd, platformteams en onderzoekers die willen zelf hosten, verfijnen en de Devstral en Mistral modellen beheren in productieomgevingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- Self-hosted omgevingen voor Devstral en Mistral modellen instellen en configureren.
- Verfijningstechnieken toepassen voor domein-specifieke prestaties.
- Versiebeheer, monitoring en levenscyclusbeheer implementeren.
- De veiligheid, naleving en verantwoord gebruik van open-source modellen waarborgen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Pratijkgerichte oefeningen in zelf-hosting en verfijning.
- Live-lab implementatie van governance- en monitoringpipelines.
Aanpasopties voor de cursus
- Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.
AI Facial Recognition Development for Law Enforcement
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op beginnende medewerkers van de rechtshandhaving die willen overstappen van handmatig faciaal tekenen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningsystemen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van Artificial Intelligence en Machine Learning te begrijpen.
- De basisprincipes van digitale beeldverwerking en de toepassing ervan in gezichtsherkenning te leren.
- Vaardigheden te ontwikkelen in het gebruik van AI-tools en frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te creëren.
- Handson ervaring op te doen met het creëren, trainen en testen van gezichtsherkenningsystemen.
- De ethische overwegingen en beste praktijken bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie te begrijpen.
Fiji: Inleiding tot wetenschappelijke beeldverwerking
21 UrenFiji is een krachtig open-source pakket voor beeldverwerking dat ImageJ (een speciaal ontworpen programma voor wetenschappelijke multidimensionale beelden) bundelt met een uitgebreide suite van plugins voor wetenschappelijke beeldanalyse.
Tijdens deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen benutten om robuuste beeldanalysetoepassingen te creëren.
Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:
- De geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten van Fiji te gebruiken om de mogelijkheden van ImageJ uit te breiden.
- Grote 3D-beelden samen te stellen vanuit overlappende tegels.
- De update van een Fiji-installatie tijdens het opstarten te automatiseren met behulp van het geïntegreerde updatesysteem.
- Een brede selectie aan scripttalen te kiezen om aangepaste beeldanalyseinstrumenten te bouwen.
- Krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib, te gebruiken om grote bioafbeeldingsdatabases efficiënt te verwerken.
- Toepassingen te implementeren en effectief samen te werken met andere wetenschappers aan vergelijkbare projecten.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Uitgebreide oefeningen en praktische toepassing.
- Hands-on implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus
- Om een op maat gemaakte training voor deze cursus aan te vragen, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.
Fiji: Afbeeldingverwerking voor biotechnologie en toxicologie
14 UrenDeze instructeurgeleide live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot geavanceerde onderzoekers en laboratoriaprofessionals die afbeeldingen willen verwerken en analyseren met betrekking tot histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
- De Fiji-interface te navigeren en ImageJ’s kernfuncties te gebruiken.
- Wetenschappelijke afbeeldingen voor betere analyse te verwerken en te verbeteren.
- Afbeeldingen kwantitatief te analyseren, waaronder celtelling en oppervlakteberekening.
- Herhaalde taken te automatiseren met behulp van macros en plugins.
- Werkprocessen aan te passen voor specifieke afbeeldingsanalysebehoeften in biologisch onderzoek.
LangGraph Toepassingen in Financiële Sector
35 UrenLangGraph is een framework voor het bouwen van toestandhoudende, multi-actor LLM-applicaties als samenstelbare grafieken met een persistente toestand en controle over de uitvoering.
Deze door instructeurs geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op professionals op intermediair tot geavanceerd niveau die LangGraph-gebaseerde financiële oplossingen willen ontwerpen, implementeren en beheersen met de juiste governance, observeerbaarheid en naleving.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Financieel specifieke LangGraph-workflows ontwerpen die voldoen aan de voorschriften en audit-eisen.
- Financiële datastandaarden en ontologieën integreren in de grafiektoestand en tooling.
- Betrouwbaarheid, veiligheid en mens-in-de-lus-controles implementeren voor kritieke processen.
- LangGraph-systemen implementeren, bewaken en optimaliseren voor prestaties, kosten en SLAs.
Formaat van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handmatige implementatie in een live-labomgeving.
Cursus aanpassingsopties
- Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om te regelen.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting en Chaining
14 UrenLangGraph is een framework voor het bouwen van LLM-toepassingen met een grafische structuur die ondersteuning biedt voor planning, vertakking, toolgebruik, geheugen en gecontroleerde uitvoering.
Deze instructiegebaseerde, live training (online of op locatie) is gericht op beginners die als developer, prompt engineer of data specialist betrouwbare, multi-step LLM-workflows willen ontwerpen en bouwen met LangGraph.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- De kernconcepten van LangGraph (nodes, edges, state) uitleggen en weten wanneer ze te gebruiken.
- prompt chains maken die vertakken, tools aanroepen en geheugen bijhouden.
- retrieval en externe API's integreren in graph-workflows.
- LangGraph-apps testen, debuggen en evalueren op betrouwbaarheid en veiligheid.
Opzet van de Cursus
- Interactieve lezing en begeleid discussie.
- Gestructureerde labs en code-walkthroughs in een sandbox-omgeving.
- Scenario-gebaseerde oefeningen over ontwerp, testen en evaluatie.
Mogelijkheden voor Cursusaanpassing
- Wilt u een aangepaste training voor deze cursus aanvragen? Neem contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.
LangGraph in de Gezondheidszorg: Workflow Orchestratie voor Gereguleerde Omgevingen
35 UrenLangGraph maakt stateful, multi-actor workflows mogelijk die door LLMs worden aangedreven, met precieze controle over uitvoeringspaden en toestandspersistentie. In de gezondheidszorg zijn deze mogelijkheden cruciaal voor naleving, interoperabiliteit en het bouwen van beslissingsondersteunende systemen die aansluiten bij medische workflows.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die LangGraph-gebaseerde gezondheidsoplossingen willen ontwerpen, implementeren en beheren, terwijl zij zich bezighouden met regulerende, ethische en operationele uitdagingen.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- LangGraph-workflows specifiek voor de gezondheidszorg ontwerpen met inachtneming van naleving en auditabiliteit.
- LangGraph-applicaties integreren met medische ontologieën en standaarden (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Bewaarde praktijken toepassen voor betrouwbaarheid, traceerbaarheid en uitlegbaarheid in gevoelige omgevingen.
- LangGraph-applicaties in productiesettings in de gezondheidszorg implementeren, bewaken en valideren.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Handson-oefeningen met echte casestudies.
- Implementatiepraktijk in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
LangGraph voor juridische toepassingen
35 UrenLangGraph is een framework om stateful, multi-actor LLM-toepassingen te bouwen als composable grafieken met persistente staat en nauwkeurige controle over de uitvoering.
Deze instructeurgeleide live-training (online of op locatie) is gericht op professionals van middelmatig tot geavanceerd niveau die willen ontwerpen, implementeren en bedrijven juridische oplossingen gebaseerd op LangGraph met de benodigde compliantie-, traceerbaarheids- en governancecontroles.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
- Juridische specifieke LangGraph-werkstroomontwerpen die auditbaarheid en compliantie waarborgen.
- Rechtsbegrippen en documentstandaarden integreren in de grafiektoestand en -verwerking.
- Controles implementeren, mens-in-de-lus goedkeuringen en traceerbare beslissingstrajecten.
- LangGraph-services in productie implementeren, bewaken en onderhouden met observabiliteit en kostencontrole.
Format van de cursus
- Interactieve presentatie en discussie.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handson implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsmogelijkheden
- Voor op maat gemaakte training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.
Dynamische workflows bouwen met LangGraph en LLM-agents
14 UrenLangGraph is een framework voor het samenstellen van grafiekgestructureerde LLM-workflows die vertakking, hulpprogrammabruggebruik, geheugen en gecontroleerde uitvoering ondersteunen.
Deze instructorgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor engineers en productteams met een tussenliggend vaakniveau die LangGraphs grafische logica willen combineren met LLM-agentloops om dynamische, contextbewuste toepassingen te bouwen, zoals klantensupport-agents, beslissingsbomen en informatieverzoeksysteem.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- Grafiekgebaseerde workflows ontwerpen die LLM-agents, hulpprogramma's en geheugen coördineren.
- Conditionele routering, retry's en fallbacks implementeren voor robuuste uitvoering.
- Het ophalen van data, API's en gestructureerde uitvoer integreren in agentloops.
- Agentgedrag evalueren, monitoren en versterken voor betrouwbaarheid en veiligheid.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezing en begeleide discussie.
- Gefaciliteerde labs en code-walkthroughs in een sandbox-omgeving.
- Scenario-gebaseerde ontwerfoefeningen en peerreviews.
Opties voor aanpassing van de cursus
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.
LangGraph voor Marketing Automation
14 UrenLangGraph is een graf gebaseerde orkestratieframework dat conditionele, meervoudige stappen van LLM's en hulpmiddelen Workflows mogelijk maakt, ideaal voor het automatiseren en personaliseren van contentpipelines.
Deze instructeur-led live training (online of on-site) is gericht op middelgevorderde marketers, contentstrategisten en automation developers die dynamische, takkenvormige e-mailcampagnes en contentgeneratiepipelines willen implementeren met LangGraph.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Graf-gestructureerde content en e-mailworkflows te ontwerpen met conditionele logica.
- LLM's, API's en gegevensbronnen te integreren voor geautomatiseerde personalisering.
- De staat, het geheugen en de context over meervoudige campagnestappen te beheren.
- Workflow-prestaties en leveringsresultaten te evalueren, te monitoren en te optimaliseren.
Cursusformat
- Interactieve lezingen en groepsdiscussies.
- Praktijklessen voor het implementeren van e-mailworkflows en contentpipelines.
- Scenario-gebaseerde oefeningen over personalisering, segmentatie en takkenlogica.
Cursus Aanpassingsmogelijkheden
- Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om de details te regelen.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 UrenLe Chat Enterprise is een privé ChatOps-oplossing die veilige, aanpasbare en geregelde conversatie-AI-mogelijkheden biedt voor organisaties, met ondersteuning voor RBAC, SSO, connectors en integraties met bedrijfsapplicaties.
Deze door een docent geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor productmanagers, IT-leiders, oplossingeningenieurs en beveiligings/compliance-teams op intermediair niveau die Le Chat Enterprise willen implementeren, configureren en regelen in bedrijfsomgevingen.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- Le Chat Enterprise opzetten en configureren voor veilige implementaties.
- RBAC, SSO en compliance-gedreven controles inschakelen.
- Le Chat integreren met bedrijfsapplicaties en databestanden.
- Beheers- en admin-playbooks ontwerpen en implementeren voor ChatOps.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en praktijkopdrachten.
- Handen-aan-implementatie in een live-labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Python en Deep Learning met OpenCV 4
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor software-engineers die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor deep learning.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met behulp van OpenCV 4.
- Implementeer deep learning in OpenCV, 4, met TensorFlow en Keras.
- Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.
Vision Builder voor Geautomatiseerde Inspectie
35 UrenDit door een instructeur geleide live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op professionals met middelmatige kennis die Vision Builder AI willen gebruiken om geautomatiseerde inspectiesystemen te ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor SMT (Surface-Mount Technology) processen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat:
- Geautomatiseerde inspecties op te zetten en te configureren met Vision Builder AI.
- Hoge-kwaliteitsafbeeldingen verkrijgen en voorbereiden voor analyse.
- Logica-gebaseerde beslissingen implementeren voor defectendetekting en procesvalidatie.
- Inspectierapporten genereren en systeemprestaties optimaliseren.