Adobe LiveCycle Designer 교육 과정

이 강사는 중간 수준의 AI 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로, 화웨이의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화하는 방법을 학습합니다. (온라인 또는 현장)

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 샘플 애플리케이션에서 Huawei Ascend와 CANN 툴킷을 직접 사용합니다.
• 모델 구축, 학습 및 배포에 중점을 둔 가이드 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 인프라 또는 데이터셋을 기반으로 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 요청하기 위해 연락해 주세요.

CloudMatrix는 AI 개발 및 배포를 위한 하우웨이의 통합 플랫폼으로, 확장 가능한 생산 수준의 추론 파이프라인을 지원합니다.

이 강사는 AI 전문가들이 CloudMatrix 플랫폼과 CANN, MindSpore 통합을 사용하여 AI 모델을 배포하고 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• CloudMatrix를 사용하여 모델 패키징, 배포, 그리고 제공.
• Ascend 칩셋을 위한 모델 변환 및 최적화.
• 실시간 및 배치 추론 작업을 위한 파이프라인 설정.
• 배포 모니터링 및 생산 환경에서의 성능 조정.

강의 형식

• 상호작용하는 강의와 토론.
• CloudMatrix를 사용하여 실제 배포 시나리오를 적용.
• 변환, 최적화 및 확장에 중점을 둔 유도 연습.

강의 맞춤화 옵션

• AI 인프라 또는 클라우드 환경에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 협의해 주십시오.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Cambricon MLUs (Machine Learning 유닛)은 엣지 및 데이터 센터 시나리오에서 추론 및 학습을 위한 최적화된 전문 AI 칩입니다.

이 강사는 BANGPy 프레임워크와 Neuware SDK를 사용하여 Cambricon MLU 하드웨어에서 AI 모델을 구축하고 배포하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 하는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강의입니다.

이 강의가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 작업을 할 수 있게 됩니다:

• BANGPy와 Neuware 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• Python 및 C++ 기반 모델을 Cambricon MLU에 개발하고 최적화합니다.
• Neuware 런타임을 실행하는 엣지 및 데이터 센터 장치에 모델을 배포합니다.
• MLU 특화 가속 기능을 사용한 ML 워크플로를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• BANGPy와 Neuware를 개발 및 배포에 직접 사용하는 실습.
• 최적화, 통합 및 테스트에 중점을 둔 지도 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 강의를 Cambricon 장치 모델 또는 사용 사례에 맞게 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 조정을 신청하십시오.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 CUDA 환경을 설치, 구성, 관리 및 문제 해결하려는 초급 시스템 관리자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CUDA의 아키텍처, 구성 요소 및 기능을 이해합니다.
• CUDA 환경을 설치하고 구성합니다.
• CUDA 리소스를 관리하고 최적화합니다.
• 일반적인 CUDA 문제를 디버그하고 해결합니다.

이 강사가 주도하는 현지 또는 온라인 실시간 교육은 중급 개발자가 NVIDIA GPU에서 병렬로 실행되는 Python 애플리케이션을 구축하기 위해 CUDA를 사용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

중국 GPU 아키텍처인 Huawei Ascend, Biren, Cambricon MLU는 현지 AI 및 HPC 시장을 위한 CUDA 대안으로 제공됩니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 강의로, CUDA 애플리케이션을 중국 하드웨어 플랫폼에 배포하기 위해 기존 CUDA 애플리케이션을 마이그레이션하고 최적화하려는 고급 수준의 GPU 프로그래머와 인프라 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다:

• 기존 CUDA 작업 부하가 중국 칩 대안과의 호환성을 평가합니다.
• CUDA 코드베이스를 Huawei CANN, Biren SDK, Cambricon BANGPy 환경으로 포팅합니다.
• 플랫폼 간 성능을 비교하고 최적화 지점을 식별합니다.
• 다양한 아키텍처를 지원하고 배포하는 데 있어 실질적인 도전 과제를 해결합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 코드 변환 및 성능 비교 실습
• 다중 GPU 적응 전략에 중점을 둔 유도 연습

강좌 맞춤화 옵션

• 플랫폼이나 CUDA 프로젝트에 맞춘 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락을 취하여 조율하십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Maya를 사용하여 3D 애니메이션을 만들고자 하는 웹 디자이너를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Maya에서 사실적인 모델과 텍스처를 만듭니다.
• 고품질 재생을 위해 프로젝트에 애니메이션을 적용하고 렌더링합니다.
• 물과 연기와 같은 자연스러운 효과를 시뮬레이션합니다.

WebGL (Web Graphics Library)은 플러그 - 인을 사용하지 않고 웹 브라우저에서 3D 그래픽을 렌더링하는 JavaScript API입니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 3D 그래픽을 사용하여 현실적인 컴퓨터 이미지를 생성하는 방법을 배우며, 브라우저에서 실행되는 애니메이션 3D 응용 프로그램을 제작합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 메시, 변환, 카메라, 소재, 조명, 애니메이션을 포함한 WebGL의 다양한 기능을 이해하고 사용합니다.
• WebGL을 사용하여 객체 애니메이트
• WebGL을 사용하여 3D 객체 만들기

청중

• 개발자

코스 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

• Ascend, Biren, Cambricon 플랫폼에서 모델을 벤치마크할 수 있습니다.
• 시스템 병목 현상 및 메모리/계산 비효율성을 식별할 수 있습니다.
• 그래프 수준, 커널 수준, 그리고 연산자 수준 최적화를 적용할 수 있습니다.
• 처리량과 지연 시간을 향상시키기 위해 배포 파이프라인을 조정할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• 각 플랫폼에서 프로파일링 및 최적화 도구를 직접 사용할 수 있습니다.
• 실제 튜닝 시나리오에 초점을 맞춘 안내된 연습.

교육 커스터마이징 옵션

• 성과 환경 또는 모델 유형에 따라 이 교육을 맞춤형으로 요청하려면, 커스터마이징을 조정하기 위해 문의하세요.