Inkscape Training Cursus

Huawei Ascend is een familie van AI-processoren ontworpen voor high-performance inference en training. Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op AI-engineers en datawetenschappers op tussenniveau die neural network modellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van de Ascend-platform van Huawei en het CANN-toolkit. Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:

• De CANN-ontwikkelomgeving installeren en configureren.
• AI-applicaties ontwikkelen met behulp van MindSpore en CloudMatrix-werkstromen.
• De prestaties optimaliseren op Ascend NPUs met behulp van aangepaste operators en tiling.
• Modellen implementeren in edge- of cloudomgevingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Pratische ervaring met Huawei Ascend en het CANN-toolkit in voorbeeldtoepassingen.
• Begeleide oefeningen met de nadruk op het bouwen, trainen en implementeren van modellen.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus op basis van uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

CloudMatrix is Huawei’s unified AI development and deployment platform designed to support scalable, production-grade inference pipelines.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op AI-professionals met een beginners- tot intermediair niveau die AI-modellen willen implementeren en monitoren met behulp van de CloudMatrix platform met CANN en MindSpore-integratie.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• CloudMatrix gebruiken voor het pakketteren, implementeren en leveren van modellen.
• Modellen converteren en optimaliseren voor Ascend-chipsets.
• Pipelines instellen voor real-time- en batch-inference-taken.
• Implementaties monitoren en prestaties afstellen in productieomgevingen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktijkervaring met CloudMatrix in echte implementatiescenario's.
• Begeleide oefeningen gericht op conversie, optimalisatie en schaling.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus te verzoeken op basis van uw AI-infrastructuur of cloudomgeving, neem contact met ons op om dit te regelen.

Biren AI Accelerators zijn hoogpresterende GPUs ontworpen voor AI- en HPC-workloads met ondersteuning voor grootschalig training en inferentie. Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op intermediair tot geavanceerd niveau die applicaties willen programmeren en optimaliseren met behulp van de proprietaire GPU stack van Biren, met praktische vergelijkingen met CUDA-omgevingen. Na afloop van deze training kunnen de deelnemers: - De Biren GPU architectuur en geheugenhierarchie begrijpen. - De ontwikkelomgeving instellen en het programmeringsmodel van Biren gebruiken. - CUDA-stijlcodering vertalen en optimaliseren voor Biren-platforms. - Prestatie-optimalisatie- en debugtechnieken toepassen. Format van de Cursus - Interactieve colleges en discussies. - Handson gebruik van Biren SDK in voorbeeld GPU workloads. - Geleide oefeningen gericht op porting en prestatie-optimalisatie. Opties voor Cursusaanpassing - Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw applicatiestack of integratiebehoeften, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.

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

• Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
• Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
• Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
• Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
• Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor systeembeheerders en IT-professionals op beginnersniveau die CUDA-omgevingen willen installeren, configureren, beheren en problemen willen oplossen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de architectuur, componenten en mogelijkheden van CUDA.
• Installeer en configureer CUDA-omgevingen.
• Beheer en optimaliseer CUDA-bronnen.
• Veelvoorkomende CUDA-problemen opsporen en oplossen.

Dit door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars met middelmatige vaardigheden die CUDA willen gebruiken om Python toepassingen te bouwen die parallel op NVIDIA GPUs lopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De Numba compiler gebruiken om Python applicaties die draaien op NVIDIA GPUs te versnellen.
• Aangepaste CUDA kernels maken, compileren en lanceren.
• Het geheugen van GPU beheren.
• Een CPU-gebaseerde applicatie omzetten in een GPU-versnelde applicatie.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

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

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor webdesigners die Maya willen gebruiken voor het maken van 3D-animaties.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Creëer realistische modellen en texturen in Maya.
• Animeer en render projecten voor afspelen van hoge kwaliteit.
• Simuleer natuurlijke effecten zoals water en rook.

WebGL (Web Graphics Library) is een JavaScript-API voor het weergeven van 3D-afbeeldingen in een webbrowser zonder plug-ins te gebruiken.

Tijdens deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers realistische 3D-afbeeldingen te genereren terwijl ze door de creatie van een geanimeerde 3D-toepassing lopen die in een browser wordt uitgevoerd.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp en gebruik de verschillende functionaliteiten van WebGL, waaronder meshes, transformaties, camera's, materialen, verlichting en animatie
• Animeer objecten met WebGL
• Maak 3D-objecten met WebGL

Publiek

• ontwikkelaars

Formaat van de cursus

• Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

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

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.