Computer Graphics Kurs i Oslo

Huawei Ascend er en familie av AI-prosessorer designet for høyytelse inferens og trening.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå AI-ingeniører og datavitere som ønsker å utvikle og optimalisere neuronnettverkmodeller ved hjelp av Huaweis Ascend-plattform og CANN verktøykasse.

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

• Opprette og konfigurere CANN utviklingsmiljø.
• Utvikle AI-applikasjoner ved hjelp av MindSpore og CloudMatrix arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse på Ascend NPU-er ved hjelp av tilpassede operatører og tiling.
• Distribuere modeller til kant- eller sky-omgivelser.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndverklig bruk av Huawei Ascend og CANN verktøykasse i prøveapplikasjoner.
• Veiledede øvelser med fokus på modellbygging, trening og distribusjon.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset basert på din infrastruktur eller datamengder, ta kontakt med oss for å avtale.

Huaweis AI-stakk — fra lavnivå-CANN SDK til høy-nivå MindSpore-rammeverket — tilbyr et tett integrert AI-utviklings- og distribusjonsmiljø som er optimalisert for Ascend-hardware.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske fagfolk på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå hvordan CANN og MindSpore-komponentene samarbeider for å støtte AI-livssyklushåndtering og infrastrukturbeslutninger.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå den lagdelte arkitekturen i Huaweis AI-beregningsstakk.
• Identifisere hvordan CANN støtter modelloptimalisering og distribusjon på hardwarenivå.
• Vurdere MindSpore-rammeverket og verktøykjeden i forhold til alternativene i industrien.
• Plassere Huaweis AI-stakk i bedrifts- eller cloud/on-prem-miljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Live systemdemonstrasjoner og tilfellebaserte gjennomganger.
• Valgfrie veiledede laboratorier på modellflyt fra MindSpore til CANN.

Tilpasningsmuligheter for kurs

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke OpenACC til å programmere heterogene enheter og utnytte parallelliteten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer OpenACC SDK, en enhet som støtter OpenACC, og Visual Studio Code.
• Lag et grunnleggende OpenACC-program som utfører vektortillegg på enheten og henter resultatene fra enhetens minne.
• Bruk OpenACC-direktiver og klausuler for å kommentere koden og spesifisere parallelle områder, databevegelse og optimaliseringsalternativer.
• Bruk OpenACC API til å spørre etter enhetsinformasjon, angi enhetsnummer, håndtere feil og synkronisere hendelser.
• Bruk OpenACC-biblioteker og interoperabilitetsfunksjoner for å integrere OpenACC med andre programmeringsmodeller, som CUDA, OpenMP og MPI.
• Bruk OpenACC-verktøy til å profilere og feilsøke OpenACC-programmer og identifisere ytelsesflaskehalser og muligheter.
• Optimaliser OpenACC-programmer ved hjelp av teknikker som datalokalitet, loop fusion, kernel fusion og auto-tuning.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) gir kraftige verktøy for distribusjon og optimering av sanntids AI-applikasjoner innen bildebehandling og NLP, spesielt på Huawei Ascend-hardware.

Denne instruktørledede liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot AI-praktikanter på mellomnivå som ønsker å bygge, distribuere og optimalisere bilde- og språkmodeller ved hjelp av CANN SDK for produksjonsbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Distribuerre og optimalisere CV- og NLP-modeller ved hjelp av CANN og AscendCL.
• Bruke CANN-verktøy til å konvertere modeller og integrere dem i levende rørledninger.
• Optimalisere inferensytelse for oppgaver som oppdagelse, klassifisering og meningsanalyse.
• Bygge sanntids CV/NLP-rørledninger for distribuering på kanten eller i skybaserte scenarier.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og demonstrasjon.
• Hånds-på-laboratorium med modelldistribusjon og ytelsesprofilering.
• Levende rørledningsdesign ved bruk av ekte CV- og NLP-brukstilfeller.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære det grunnleggende om GPU programmering og de viktigste rammeverkene og verktøyene for å utvikle GPU-applikasjoner .

• Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
  Forstå forskjellen mellom CPU og GPU databehandling og fordelene og utfordringene med GPU programmering.
• Velg riktig rammeverk og verktøy for deres GPU-applikasjon.
• Lag et grunnleggende GPU-program som utfører vektoraddisjon ved å bruke ett eller flere av rammeverkene og verktøyene.
• Bruk de respektive APIene, språkene og bibliotekene til å spørre etter enhetsinformasjon, tildele og deallokere enhetsminne, kopiere data mellom vert og enhet, starte kjerner og synkronisere tråder.
• Bruk de respektive minneplassene, for eksempel global, lokal, konstant og privat, for å optimalisere dataoverføringer og minnetilgang.
• Bruk de respektive utførelsesmodellene, for eksempel arbeidselementer, arbeidsgrupper, tråder, blokker og rutenett, for å kontrollere parallelliteten.
• Feilsøk og test GPU programmer ved hjelp av verktøy som CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK og NVIDIA Nsight.
• Optimaliser GPU programmer ved hjelp av teknikker som koalescing, caching, forhåndshenting og profilering.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) og Apache TVM gjør det mulig å optimere og tilpasse AI-modelloperatører for Huawei Ascend maskinvare.

Denne opplæringskurset ledet av instruktør (online eller på stedet) er rettet mot systemutviklere på avansert nivå som ønsker å bygge, distribuere og justere egendefinerte operatører for AI-modeller ved hjelp av CANN’s TIK-programmeringsmodell og TVM-kompilatorintegrasjon.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Skrive og teste egendefinerte AI-operatører ved hjelp av TIK DSL for Ascend-prosessorer.
• Integrere egendefinerte operatører i CANN køringsmiljø og utførelsesgraf.
• Bruke TVM for operatørplanlegging, autotuning og benchmarking.
• Feilsøke og optimere instruksjonsnivåprestasjon for egendefinerte beregningsmønstre.

Kursform

• Interaktiv forelesning og demonstrasjon.
• Praktisk programmering av operatører ved hjelp av TIK- og TVM-pipeliner.
• Testing og justering på Ascend-maskinvare eller simuleringer.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset opplæringskurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke ulike rammeverk for GPU programmering og sammenligne deres funksjoner, ytelse og kompatibilitet.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Opprette en utviklingsmiljø som inkluderer OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, en enhet som støtter OpenCL, CUDA eller ROCm, og Visual Studio Code.
• Opprette et grunnleggende GPU program som utfører vektoraddisjon ved bruk av OpenCL, CUDA og ROCm, og sammenligne syntaks, struktur og utførelse av hvert rammeverk.
• Bruke de respektive APIene til å hente enhetsinformasjon, allokere og deallokere enhetsminne, kopiere data mellom vert og enhet, kjøre kjerner og synkronisere tråder.
• Bruke de respektive språkene til å skrive kjerner som kjører på enheten og manipulerer data.
• Bruke de respektive innebygde funksjonene, variablene og bibliotekene til å utføre vanlige oppgaver og operasjoner.
• Bruke de respektive minneplassene, som global, lokal, konstant og privat, for å optimalisere datatransfer og minneaksess.
• Bruke de respektive utførelsesmodellene til å kontrollere tråder, blokker og ruter som definerer parallellitet.
• Feilsøke og teste GPU programmer ved hjelp av verktøy som CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK og NVIDIA Nsight.
• Optimalisere GPU programmer ved hjelp av teknikker som samlegging, caching, prefetching og profilering.

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-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot artister, spillutviklere eller helt nybegynnere som ønsker å bruke Blender til å lage 3D-modeller for interaktive applikasjoner, videospill, animasjonsfilmer, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær hvordan du lager animasjoner og visuelle effekter med Blender.
• Legg til kurver, overflater, metaballer og hårpartikler for å simulere realistiske 3D-bevegelser.
• Introduksjon til ikke-destruktiv modellering og animasjon.
• Eksporter 3D-modeller og eiendeler til en spillmotor, 3D-skriver eller annen programvare.

Huaweis Ascend CANN-verktøykasse muliggjør kraftig AI-inferens på edge-enheter som Ascend 310. CANN gir essensielle verktøy for å kompilere, optimere og deploye modeller der beregningskraft og minne er begrenset.

Denne instruktørlede live-treningen (online eller på sted) er rettet mot AI-utviklere og integratorer på mellomnivå som ønsker å deploye og optimere modeller på Ascend-edge-enheter ved hjelp av CANN-verktøykjeden.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forberede og konvertere AI-modeller for Ascend 310 ved hjelp av CANN-verktøy.
• Bygge lette inferens-pipelines ved hjelp av MindSpore Lite og AscendCL.
• Optimerer modellytelse for begrensede beregnings- og minne-miljøer.
• Deployere og overvåke AI-applikasjoner i virkelige edge-brukstilfeller.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og demonstrasjon.
• Hånds-på-laboratorium med edge-spesifikke modeller og scenarier.
• Live-deployereksempler på virtuell eller fysisk edge-hardware.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å installere og bruke ROCm på Windows for å programmere AMD GPUer og utnytte parallelliteten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer ROCm Platform, en AMD GPU og Visual Studio kode på Windows.
• Lag et grunnleggende ROCm-program som utfører vektoraddisjon på GPU og henter resultatene fra GPU-minnet.
• Bruk ROCm API til å spørre etter enhetsinformasjon, allokere og deallokere enhetsminne, kopiere data mellom vert og enhet, starte kjerner og synkronisere tråder.
• Bruk HIP-språket til å skrive kjerner som kjøres på GPU og manipulere data.
• Bruk HIP innebygde funksjoner, variabler og biblioteker for å utføre vanlige oppgaver og operasjoner.
• Bruk ROCm- og HIP-minneplasser, for eksempel globale, delte, konstante og lokale, for å optimalisere dataoverføringer og minnetilganger.
• Bruk ROCm- og HIP-utførelsesmodeller for å kontrollere trådene, blokkene og rutenettene som definerer parallelliteten.
• Feilsøk og test ROCm- og HIP-programmer ved hjelp av verktøy som ROCm Debugger og ROCm Profiler.
• Optimaliser ROCm- og HIP-programmer ved å bruke teknikker som koalescing, caching, forhåndshenting og profilering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke ROCm og HIP til å programmere AMD GPU og utnytte parallelliteten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer ROCm Platform, en AMD GPU og Visual Studio kode.
• Lag et grunnleggende ROCm-program som utfører vektoraddisjon på GPU og henter resultatene fra GPU-minnet.
• Bruk ROCm API til å spørre etter enhetsinformasjon, allokere og deallokere enhetsminne, kopiere data mellom vert og enhet, starte kjerner og synkronisere tråder.
• Bruk HIP-språket til å skrive kjerner som kjøres på GPU og manipulere data.
• Bruk HIP innebygde funksjoner, variabler og biblioteker for å utføre vanlige oppgaver og operasjoner.
• Bruk ROCm- og HIP-minneplasser, for eksempel globale, delte, konstante og lokale, for å optimalisere dataoverføringer og minnetilganger.
• Bruk ROCm- og HIP-utførelsesmodeller for å kontrollere trådene, blokkene og rutenettene som definerer parallelliteten.
• Feilsøk og test ROCm- og HIP-programmer ved hjelp av verktøy som ROCm Debugger og ROCm Profiler.
• Optimaliser ROCm- og HIP-programmer ved å bruke teknikker som koalescing, caching, forhåndshenting og profilering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot artister, spillutviklere eller helt nybegynnere som ønsker å bruke Blender til å lage 3D-modeller for interaktive applikasjoner, videospill, animasjonsfilmer, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og kjernekonseptene for 3D-modellering.
• Utforsk en rekke moduser og verktøy for modellering og redigering av 3D-nettverk.
• Bruk verktøyene for UV-kartlegging/utpakking, skulpturering og maling av 3D-modeller.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) er Huaweis AI-beregningssverktøy som brukes til å kompilere, optimalisere og distribuere AI-modeller på Ascend AI-prosessorer.

Dette instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere på begynnernivå som ønsker å forstå hvordan CANN passer inn i modelllevesyklusen fra trening til distribusjon, og hvordan det fungerer sammen med rammeverk som MindSpore, TensorFlow, og PyTorch.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå formålet og arkitekturen til CANN verktøysettet.
• Opprette en utviklingsmiljø med CANN og MindSpore.
• Konvertere og distribuere en enkel AI-modell til Ascend-hardware.
• Oppnå grunnleggende kunnskap for fremtidige CANN optimaliserings- eller integreringsprosjekter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-på-lab med enkel modelldistribusjon.
• Trinn-for-trinn gjennomgang av CANN verktøykjeden og integrasjonspunkter.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Ascend, Biren og Cambricon er ledende AI-hardwareplattformer i Kina, og hver av dem tilbyr unike akselerasjon- og profileringverktøy for AI-belastninger på produksjonsnivå.

Denne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-infrastruktur- og ytelsesingeniører som ønsker å optimalisere modellinferens og treningarbeidsflyter over flere kinesiske AI-chipplattformer.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne kunne:

• Benkmark-modeller på Ascend, Biren og Cambricon-plattformer.
• Identifisere systemflaskehalser og minne-/beregningsineffektiviteter.
• Bruke grafnivå-, kjerne-nivå- og operatørnivå-optimaliseringer.
• Tune deploymentsrørledninger for å forbedre gjennomstrømning og latens.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Prøving av profilering- og optimaliseringsverktøy på hver plattform.
• Veiledede øvelser som fokuserer på praktisk tuning.

Kursets tilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset utdanning for dette kurset basert på din ytelsesmiljø eller modelltype, vennligst kontakt oss for å ordne.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot grafiske designere og animatører på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære å lage fantastiske animasjoner, interaktive medier og engasjerende nettinnhold ved å bruke [808 ] Animer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Naviger i Adobe Animate-grensesnittet og verktøyene.
• Lag og rediger animasjoner ved hjelp av nøkkelbilder, bevegelsesinterpoleringer og forminterpoleringer.
• Design interaktive animasjoner og applikasjoner med ActionScript og JavaScript.
• Inkorporer lyd- og videoelementer i prosjekter.
• Eksporter animasjoner for nett-, video- og mobilplattformer.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) er Huaweis grunnlag for AI-regning som lar utviklere finjustere og optimalisere ytelsen til nydelte nevrale nettverk på Ascend AI-prosessorer.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-utviklere og systemingeniører som ønsker å optimalisere inferensytelse ved hjelp av CANN’s avanserte verktøyoppsett, inkludert Graph Engine, TIK, og utvikling av tilpassede operatører.

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

• Forstå CANN’s kjørbararkitektur og ytelseslivssyklus.
• Bruk profileringsverktøy og Graph Engine for ytelsesanalyse og optimalisering.
• Opprette og optimalisere tilpassede operatører ved hjelp av TIK og TVM.
• Løse hukommelsesflaskhalser og forbedre modellgjennomstrømning.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Pratiske laboratorier med sanstidsprofilering og operatørjustering.
• Optimaliseringsøvelser ved bruk av ekstremtilfeller for innsetting.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Kinesiske GPU-arkitekturer som Huawei Ascend, Biren, og Cambricon MLUs tilbyr CUDA-alternativer tilpasset for lokale AI- og HPC-marked.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot avanserte GPU-programmerere og infrastrukturspesialister som ønsker å migrere og optimalisere eksisterende CUDA-applikasjoner for deployering på kinesiske hardwarplattformer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Vurdere kompatibiliteten til eksisterende CUDA-arbeidsbelastninger med kinesiske chip-alternativer.
• Flytte CUDA-kodebaser til Huawei CANN, Biren SDK, og Cambricon BANGPy-miljøer.
• Sammenligne ytelse og identifisere optimaliseringspunkter over plattformer.
• Behandle praktiske utfordringer med kryssarkitekturstøtte og deployering.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktiske kodeoversettings- og ytelsessammenligningslaboratorier.
• Veiledede øvelser fokusert på fler-GPU-tilpasningsstrategier.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset basert på din plattform eller CUDA-prosjekt, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke CUDA til å programmere NVIDIA GPU-er og utnytte parallelliteten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer CUDA Toolkit, en NVIDIA GPU og Visual Studio kode.
• Lag et grunnleggende CUDA-program som utfører vektoraddisjon på GPU og henter resultatene fra GPU-minnet.
• Bruk CUDA API til å spørre etter enhetsinformasjon, allokere og deallokere enhetsminne, kopiere data mellom vert og enhet, starte kjerner og synkronisere tråder.
• Bruk CUDA C/C++-språket for å skrive kjerner som kjøres på GPU og manipulere data.
• Bruk CUDA innebygde funksjoner, variabler og biblioteker for å utføre vanlige oppgaver og operasjoner.
• Bruk CUDA-minneplasser, for eksempel globale, delte, konstante og lokale, for å optimalisere dataoverføringer og minnetilgang.
• Bruk CUDA-utførelsesmodellen for å kontrollere trådene, blokkene og rutenettene som definerer parallelliteten.
• Feilsøk og test CUDA-programmer ved å bruke verktøy som CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK og NVIDIA Nsight.
• Optimaliser CUDA-programmer ved hjelp av teknikker som koalescing, caching, forhåndshenting og profilering.

97% av kundene er fornøyde.

CANN (Regningsarkitektur for Neural Networks) er Huaweis AI-regningsstabel for å implementere og optimalisere AI-modeller på Ascend AI-prosessorer.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere og ingeniører på mellomnivå som ønsker å effektivt implementere trente AI-modeller på Huawei Ascend-hardware ved hjelp av CANN-verktøykassen og verktøy som MindSpore, TensorFlow, eller PyTorch.

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

• Forstå CANN-arkitekturen og dens rolle i AI-implementeringspipeline.
• Konvertere og tilpasse modeller fra populære rammeverk til Ascend-kompatible formater.
• Bruke verktøy som ATC, OM modellkonvertering og MindSpore for kant- og skyinferens.
• Diagnostisere implementeringsproblemer og optimalisere ytelse på Ascend-hardware.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og demonstrasjon.
• Hånds-på labarbeid ved bruk av CANN-verktøy og Ascend-simulatorer eller enheter.
• Praktiske implementeringsscenarier basert på virkelige AI-modeller.

Tilhørende valgmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset treningskurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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 artister, spillutviklere eller helt nybegynnere som ønsker å bruke Blender til å lage 3D-modeller for interaktive applikasjoner, videospill, animasjonsfilmer, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og kjernekonseptene for 3D-modellering.
• Utforsk en rekke moduser og verktøy for modellering og redigering av 3D-nettverk.
• Lær hvordan du lager animasjoner og visuelle effekter med Blender.
• Legg til kurver, overflater, metaballer og hårpartikler for å simulere realistiske 3D-bevegelser.
• Bruk verktøyene for UV-kartlegging/utpakking, skulpturering og maling av 3D-modeller.
• Eksporter 3D-modeller og eiendeler til en spillmotor, 3D-skriver eller annen programvare.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) er spesialiserte AI-kretser som er optimalisert for inferens og opplæring i edge- og datasenter-scenarier.

Denne instruktørlede, live-undervisningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å bygge og distribuere AI-modeller ved bruk av BANGPy-rammeverket og Neuware SDK på Cambricon MLU-hardware.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere BANGPy- og Neuware-utviklingsmiljøene.
• Utvikle og optimalisere Python- og C++-baserte modeller for Cambricon MLUs.
• Distribuere modeller til edge- og datasenter-enheter som kjører Neuware-runtime.
• Integere ML-arbeidsflyter med MLU-spesifikke akselerasjonsfunksjoner.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on bruk av BANGPy og Neuware for utvikling og distribuering.
• Veiledede øvelser som fokuserer på optimalisering, integrering og testing.

Kursets tilpassingsmuligheter

• For å bestille en tilpasset opplæring for dette kurset basert på din Cambricon-enhetsmodell eller bruksområde, kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer og IT-fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å installere, konfigurere, administrere og feilsøke CUDA-miljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen, komponentene og egenskapene til CUDA.
• Installer og konfigurer CUDA-miljøer.
• Administrer og optimaliser CUDA-ressurser.
• Feilsøk og feilsøk vanlige CUDA-problemer.

Denne instruktør-ledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke OpenCL til å programmere heterogene enheter og utnytte deres parallellisme.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette en utviklingsmiljø som inkluderer OpenCL SDK, en enhet som støtter OpenCL, og Visual Studio.
• Opprette et grunnleggende OpenCL-program som utfører vektoraddisjon på enheten og henter resultatene fra enhetens minne.
• Bruke OpenCL API til å hente informasjon om enheten, opprette kontekster, kommandokøer, buffer, kjerner og hendelser.
• Bruke OpenCL C-språk til å skrive kjerner som kjører på enheten og manipulerer data.
• Bruke OpenCLs innebygde funksjoner, utvidelser og biblioteker til å utføre vanlige oppgaver og operasjoner.
• Bruke OpenCLs vert- og enhetsminnemodeller for å optimalisere datakopiering og minnetilganger.
• Bruke OpenCLs utførelsesmodell for å kontrollere arbeidsobjekter, arbeidsgrupper og ND-ranges.
• Feilsøke og teste OpenCL-programmer ved hjelp av verktøy som CodeXL, Intel VTune og NVIDIA Nsight.
• Optimalisere OpenCL-programmer ved å bruke teknikkene vektorisering, løkkeutfolding, lokalt minne og profilering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot designere, mekaniske ingeniører og alle som ønsker å lære å lage 3D-modeller som kan konstrueres eller 3D-printes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lag utskrivbare 3D-modeller.
• Bruk geometriske transformasjoner til å bygge komplekse 3D-former.
• Modeller på en ikke-interaktiv måte med minimale kodelinjer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot 3D-design- og 3D-utskriftsentusiaster på nybegynnernivå til avansert nivå som ønsker å bruke Fusion 360 til å designe, simulere og forberede modeller for 3D-utskrift.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Fusion 360 for optimal ytelse.
• Design, modeller og simuler 3D-objekter i et enhetlig miljø.
• Optimaliser og klargjør design for 3D-utskriftsprosessen.
• Samarbeid og del designene deres ved å bruke Fusion 360s skyfunksjoner.

Hva du vil lære under opplæringen:

• prinsipper for å lage datagrafikk og skrivebordsutgivelse
• måter å definere og arbeide med farger på
• forskjeller mellom vektor- og bitmap-grafikk
• måter å tilpasse fargefoto og grafikk på
• prinsipper for retusjering og å lage fotomontasjer
• lage egne illustrasjoner og grafikk
• tilpasse behovene for sammensetning og trykking av grafisk materiale
• hvordan du lager logoer
• lage interessante tabeller og diagrammer
• lage visittkort og brevhoder
• lage etiketter, diplom, invitasjoner
• forberedelse av foldere
• hvordan du formatterer tekst
• bruk av spotfarger
• prinsipper for å forberede seg til trykking
• digital trykking, offsettrykking, silketrykk

Eksempel på emner i klasser:

• min plakat
• portrett
• utstrekning
• min katalog
• mitt ansikt
• reklameskjerm
• min logo

Denne instruktørledede, live opplæring (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og UI/UX-designere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke LiveCycle Designer til å lage interaktive og dynamiske PDF-skjemaer.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Opprette og redigere PDF-skjemaer med forskjellige elementer og egenskaper.
• Legge til skript og logikk i PDF-skjemaer ved hjelp av JavaScript.
• Validerer og sikrer PDF-skjemaer.
• Integrere PDF-skjemaer med datasøker og nettjenester.
• Distribuere og dele PDF-skjemaer.

Deltakeren vil lære under opplæringen:

• bruk et vektorgrafikkprogram.
• lage enkle objekter
• lage avanserte kurver
• lage en logo
• spore elementer laget på papir eller fotografi
• mottak av brosjyrer
• reklameplakater
• åpne og endre dokumenter og PDF-vektor, EPS

ARToolKit er et åpen kildekode-sporingsbibliotek for å lage Augmented Reality (AR) applikasjoner. Den støtter Windows, Linux, Mac, Android og iOS.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan man bygger en utvidet virkelighet-mobilapplikasjon med ARToolKit.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle en mobilapplikasjon som legger virtuelle bilder over i den virkelige verden
• Forbehandle video for å justere belysningen og løse problemer
• Integrer ARToolKit med tredjepartsverktøy og funksjonalitet, inkludert OpenCV, Unity, OpenSceneGraph og mobilenhetens GPS-, kompass- og kamerakalibreringsverktøy

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

• Mobilapplikasjonen utviklet i dette kurset kan være mål Android og/eller iOS. For å be om din preferanse, vennligst kontakt oss for å avtale.

I løpet av den 3-dagers opplæringen vil deltakerne lære noe av teoriens historie og retningslinjer forvandlet til eksempelprosjekter:

«Tracing» fra en tegning på papir til et vektorbilde som kan brukes til utskrift, skjæring, gravering m.m.

"Pierre Bézier Curves"-regler for å lage grunnleggende og komplekse kurver samt redigere og reparere dem.

"Typografi" - lag din egen font fra tegning til å få en åpen type font (OTF) fil.

Dette instruktørledede, live-oppdraget i Oslo (online eller lokal) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å bruke CUDA til å bygge Python-applikasjoner som kjører parallellt på NVIDIA GPUs.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke Numba-kompilatoren for å akselerere Python-applikasjoner som kjører på NVIDIA GPU-er.
• Opprette, kompilere og starte egendefinerte CUDA-kjerner.
• Administrere GPU-minne.
• Konvertere en CPU-basert applikasjon til en GPU-akselerert applikasjon.

Free CAD er en åpen kildekode, tilpassbar, multiplattform, skriptbar og utvidbar parametrisk 3D-modellerer for utforming av gjenstander i det virkelige liv.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å modellere et objekt for senere konstruksjon eller 3D-utskrift.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk FreeCads verktøy og arbeidsflyter til å erstatte kommersiell CAD eller BIM-modelleringsprogramvare
• Skriv til mange formater som STEP, IGES, STL, SVG , DXF, OBJ, IFC, DAE, etc.
• Bruk Python å utvide Free CAD funksjonalitet
• Automatiser FreeCad, bygg moduler og integrer Free CAD i en eksisterende applikasjon

Publikum

• designere
• Utviklere
• Mekanikere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Dette kurset demonstrerer gjennom praktisk opplæring grunnleggende og anvendelser av Inkscape .

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot webdesignere som ønsker å bruke Maya til å lage 3D-animasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lag realistiske modeller og teksturer i Maya.
• Animer og gjengi prosjekter for avspilling av høy kvalitet.
• Simuler naturlige effekter som vann og røyk.

Dette instruktørledede, liveopplæringskurset i Oslo dekker hvordan du programmerer GPUer for parallell databehandling, hvordan du bruker ulike plattformer, hvordan du jobber med CUDA-plattformen og dens funksjoner, og hvordan du utfører ulike optimaliseringsteknikker ved hjelp av CUDA . Noen av applikasjonene inkluderer dyp læring, analyse, bildebehandling og ingeniørapplikasjoner.

WebGL (Web Graphics Library) er et JavaScript API for å gjengi 3D-grafikk i en nettleser uten bruk av plug-ins.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å generere realistiske databilder ved hjelp av 3D-grafikk mens de går gjennom opprettelsen av en animert 3D-applikasjon som kjører i en nettleser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå og bruk WebGLs ulike funksjonalitet, inkludert mesh, transformasjoner, kameraer, materialer, belysning og animasjon
• Animer objekter med WebGL
• Lag 3D-objekter ved å bruke WebGL

Publikum

• Utviklere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot designingeniører, arkitekter og utviklere som ønsker å bruke Pixar USD til å lage, bygge og dele vanlige 3D-scener eller eiendeler mens de jobber samtidig fra forskjellig grafikk verktøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge 3D-grafikk og arbeidsflyter.
• Forstå den grunnleggende USD-sammensetningen og bruk modifikasjoner for å forbedre 3D-elementer og -scener.
• Del, kombiner og transformer flere eiendeler ved å bruke de støttede USD-pluginene for tredjepartsapplikasjoner (Maya, Katana og Houdini).

Grafikkprogrammer Adobe er et sett med verktøy for å lage, redigere og manipulere grafikk, multimedia og dokumenter. Adobe Systems er kjent for å lage mange profesjonelle programmer dedikert til grafikk, multimedia, fotoredigering, nettsteddesign og mer. Her er noen av de viktigste grafikkprogrammene laget av Adobe: Adobe Photoshop Jest er et av de mest populære rastergrafikkredigeringsprogrammene. Den lar deg manipulere bilder, lage grafikk, retusjere, fargekorrigering og mange andre avanserte operasjoner. Adobe Illustrator Med fokus på vektorgrafikk, lar Illustrator deg lage logoer, illustrasjoner, vektorgrafikk, typografiske design og mer som kan skaleres uten å miste kvalitet.