En ligne ou sur site, les cours de formation à l'infographie dispensés par un instructeur démontrent, par le biais de discussions interactives et de travaux pratiques, les principes fondamentaux de l'infographie.
La formation à l'infographie est disponible sous la forme d'une "formation en ligne en direct" ou d'une "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Marseille ou dans les centres de formation de NobleProg Marseille.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Marseille, Quartier du Prado
NobleProg Marseille, 565 Avenue du Prado, Marseille, france, 13008
Au cœur du prestigieux quartier d’affaires de l’avenue du Prado, entouré de verdure et proposant une vue plongeante sur la mer. Ce centre d'affaires est installé dans un immeuble de standing à l’architecture contemporaine.
Véritable plate-forme, le centre d'affaires met à la disposition des entreprises, toute une gamme de services et de moyens techniques à la technologie avancée, favorisant ainsi le développement de l’activité de ses clients.
Avion: Aéroport International Marseille-Provence à 40 minutes.
Bus: Lignes 19 et 83. Arrêt "La Plage".
Tram: Ligne 2. Arrêt " Rond-Point du Prado"
Huawei Ascend est une famille de processeurs IA conçus pour l'inférence et la formation à haute performance.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal en utilisant la plateforme Ascend de Huawei et l'outil CANN.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement CANN.
Développer des applications IA à l'aide de MindSpore et des workflows CloudMatrix.
Optimiser les performances sur les NPUs Ascend en utilisant des opérateurs personnalisés et le tiling.
Déployer des modèles dans des environnements edge ou cloud.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique de Huawei Ascend et de l'outil CANN dans des applications d'exemple.
Exercices guidés axés sur la construction, la formation et le déploiement du modèle.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée basée sur votre infrastructure ou vos jeux de données, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Huawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Live system demos and case-based walkthroughs.
Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.
Course Customization Options
To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenACC pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement comprenant le SDK OpenACC, un périphérique supportant OpenACC et du Visual Studio code.
Créer un programme OpenACC de base qui effectue une addition vectorielle sur l'appareil et récupère les résultats de la mémoire de l'appareil.
Utilisez les directives et clauses OpenACC pour annoter le code et spécifier les régions parallèles, le mouvement des données et les options d'optimisation.
Utiliser l'API OpenACC pour demander des informations sur les périphériques, définir leur numéro, gérer les erreurs et synchroniser les événements.
Utiliser les bibliothèques OpenACC et les fonctions d'interopérabilité pour intégrer OpenACC à d'autres modèles de programmation, tels que CUDA, OpenMP et MPI.
Utiliser les outils OpenACC pour profiler et déboguer les programmes OpenACC et identifier les goulets d'étranglement et les opportunités en matière de performances.
Optimiser les programmes OpenACC en utilisant des techniques telles que la localité des données, la fusion des boucles, la fusion des noyaux et l'auto-tuning.
The CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
Live pipeline design using real CV and NLP use cases.
Course Customization Options
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Cette formation en direct avec instructeur en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les bases de la programmation GPU et les principaux cadres et outils pour le développement d'applications GPU.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de : Comprendre la différence entre le CPU et l'informatique GPU ainsi que les avantages et les défis de la programmation GPU.
Choisir le cadre et l'outil appropriés pour leur application GPU.
Créer un programme GPU de base qui effectue une addition vectorielle en utilisant un ou plusieurs cadres et outils.
Utiliser les API, langages et bibliothèques respectifs pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
Utiliser les modèles d'exécution respectifs, tels que les éléments de travail, les groupes de travail, les threads, les blocs et les grilles, pour contrôler le parallélisme.
Déboguer et tester les programmes GPU à l'aide d'outils tels que CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
Optimiser les programmes GPU à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.
CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.
By the end of this training, participants will be able to:
Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.
Course Customization Options
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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser différents frameworks pour la GPU programmation et comparer leurs fonctionnalités, performances et compatibilité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement qui inclut le SDK OpenCL, le Toolkit CUDA, la plateforme ROCm, un dispositif compatible avec OpenCL, CUDA ou ROCm, et Visual Studio Code.
Créer une programme de base en GPU qui effectue l'addition vectorielle en utilisant OpenCL, CUDA et ROCm, et comparer la syntaxe, la structure et l'exécution de chaque framework.
Utiliser les API respectives pour interroger les informations du dispositif, allouer et libérer la mémoire de dispositif, copier des données entre hôte et dispositif, lancer des noyaux et synchroniser les threads.
Écrire des noyaux utilisant les langages respectifs qui s'exécutent sur le dispositif et manipulent les données.
Utiliser les fonctions, variables et bibliothèques intégrées respectives pour effectuer des tâches et opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoires respectifs, comme global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et l'accès à la mémoire.
Utiliser les modèles d'exécution respectifs pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
Déboguer et tester des programmes GPU en utilisant des outils tels que CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
Optimiser les programmes GPU en utilisant des techniques telles que la cohérence, le mise en cache, la préfetching et le profilage.
CloudMatrix est la plateforme unifiée de développement et déploiement IA de Huawei conçue pour prendre en charge des pipelines d'inférence évolutifs et de production.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux professionnels de l'IA débutants à intermédiaires qui souhaitent déployer et surveiller des modèles IA en utilisant la plateforme CloudMatrix avec une intégration CANN et MindSpore.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser CloudMatrix pour l'emballage, le déploiement et le service des modèles.
Convertir et optimiser des modèles pour les puces Ascend.
Mettre en place des pipelines pour des tâches d'inférence en temps réel et par lots.
Surveiller les déploiements et ajuster les performances dans un environnement de production.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique de CloudMatrix avec des scénarios de déploiement réels.
Exercices guidés axés sur la conversion, l'optimisation et l'échelle.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre infrastructure IA ou environnement cloud, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux artistes, aux développeurs de jeux ou aux débutants qui souhaitent utiliser Blender pour créer des modèles 3D pour des applications interactives, des jeux vidéo, des films d'animation, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Apprendre à créer des animations et des effets visuels avec Blender.
Ajouter des courbes, des surfaces, des métaballs et des particules de cheveux pour simuler des mouvements 3D réalistes.
Introduction à la modélisation et à l'animation non destructives.
Exporter des modèles 3D et des actifs vers un moteur de jeu, une imprimante 3D ou un autre logiciel.
Huawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.
By the end of this training, participants will be able to:
Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
Optimize model performance for limited compute and memory environments.
Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.
Course Customization Options
To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent installer et utiliser ROCm sur Windows pour programmer les AMD GPUs et exploiter leur parallélisme.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement comprenant la plate-forme ROCm, un code AMD GPU et Visual Studio sur Windows.
Créer un programme ROCm de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats de la mémoire GPU.
Utiliser l'API ROCm pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
Utiliser les modèles d'exécution ROCm et HIP pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
Déboguer et tester les programmes ROCm et HIP à l'aide d'outils tels que ROCm Debugger et ROCm Profiler.
Optimiser les programmes ROCm et HIP en utilisant des techniques telles que le coalescing, le caching, le prefetching et le profiling.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser ROCm et HIP pour programmer les AMD GPUs et exploiter leur parallélisme.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement de développement comprenant la plate-forme ROCm, un code AMD GPU et Visual Studio.
Créer un programme ROCm de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats de la mémoire GPU.
Utiliser l'API ROCm pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
Utiliser les modèles d'exécution ROCm et HIP pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
Déboguer et tester les programmes ROCm et HIP à l'aide d'outils tels que ROCm Debugger et ROCm Profiler.
Optimiser les programmes ROCm et HIP en utilisant des techniques telles que le coalescing, le caching, le prefetching et le profiling.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux artistes, aux développeurs de jeux ou aux débutants qui souhaitent utiliser Blender pour créer des modèles 3D pour des applications interactives, des jeux vidéo, des films d'animation, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes et les concepts fondamentaux de la modélisation 3D.
Explorer une variété de modes et d'outils pour la modélisation et l'édition de maillages 3D.
Utiliser les outils de mappage/décapage des UV, de sculpture et de peinture des modèles 3D.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
Set up a development environment with CANN and MindSpore.
Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on labs with simple model deployment.
Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.
Course Customization Options
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Ascend, Biren et Cambricon sont des plateformes de matériel IA leaders en Chine, chacune offrant des outils uniques d'accélération et de profilage pour les charges de travail AI à l'échelle de production.
Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs高级AI基础设施和性能工程师，他们希望在多个中国AI芯片平台上优化模型推理和训练工作流。
Cette formation en direct avec instructeur à Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux graphistes et animateurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre à créer des animations étonnantes, des médias interactifs et du contenu Web attrayant à l'aide de Adobe Animate.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Naviguer dans l'interface et les outils de Adobe Animate.
Créer et éditer des animations à l'aide d'images clés, de tweens de mouvement et de tweens de forme.
Concevoir des animations et des applications interactives avec ActionScript et JavaScript.
Incorporer des éléments audio et vidéo dans les projets.
Exporter des animations pour le web, la vidéo et les plateformes mobiles.
CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
Optimization exercises using edge-case deployment examples.
Course Customization Options
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Les architectures chinoises GPU telles que Huawei Ascend, Biren et Cambricon MLUs offrent des alternatives à CUDA adaptées aux marchés locaux de l'IA et du calcul haute performance.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux programmeurs avancés GPU et aux spécialistes d'infrastructure qui souhaitent migrer et optimiser des applications CUDA existantes pour leur déploiement sur des plateformes matérielles chinoises.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Évaluer la compatibilité des charges de travail CUDA existantes avec les alternatives à base de puces chinoises.
Migrer des bases de code CUDA vers Huawei CANN, Biren SDK et environnements Cambricon BANGPy.
Comparer les performances et identifier les points d'optimisation sur différents plateformes.
Aborder les défis pratiques du support inter-architecture et du déploiement.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Laboratoires pratiques de traduction de code et de comparaison des performances.
Exercices guidés axés sur les stratégies d'adaptation multi-GPU.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée basée sur votre plateforme ou projet CUDA, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct avec instructeur en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour programmer les NVIDIA GPU et exploiter leur parallélisme.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement comprenant CUDA Toolkit, un NVIDIA GPU et un code Visual Studio.
Créer un programme CUDA de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats dans la mémoire du GPU.
Utiliser l'API CUDA pour demander des informations sur les périphériques, allouer et désallouer la mémoire des périphériques, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
Utiliser le langage CUDA C/C++ pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques CUDA pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoire CUDA, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
Utiliser le modèle d'exécution CUDA pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
Déboguer et tester les programmes CUDA à l'aide d'outils tels que CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
Optimiser les programmes CUDA à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.
Format of the Course
Interactive lecture and demonstration.
Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
Practical deployment scenarios based on real-world AI models.
Course Customization Options
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Les accélérateurs Biren AI sont des GPU de haute performance conçus pour les charges de travail en IA et HPC, avec un support pour l'entraînement et l'inférence à grande échelle.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur est destinée aux développeurs intermédiaires à avancés qui souhaitent programmer et optimiser des applications en utilisant la pile GPU propriétaire de Biren, avec des comparaisons pratiques avec les environnements basés sur CUDA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et la hiérarchie mémoire Biren GPU.
Mettre en place l'environnement de développement et utiliser le modèle de programmation Biren.
Traduire et optimiser des codes au style CUDA pour les plateformes Biren.
Appliquer des techniques d'ajustement de performance et de débogage.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif et discussion.
Utilisation pratique de la SDK Biren dans des charges de travail GPU d'exemple.
Exercices guidés axés sur le portage et l'ajustement de performance.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre pile d'applications ou vos besoins d'intégration, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Cette formation en Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux artistes, aux développeurs de jeux ou aux débutants qui souhaitent utiliser Blender pour créer des modèles 3D pour des applications interactives, des jeux vidéo, des films d'animation, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes et les concepts fondamentaux de la modélisation 3D.
Explorer une variété de modes et d'outils pour la modélisation et l'édition de maillages 3D.
Apprendre à créer des animations et des effets visuels avec Blender.
Ajouter des courbes, des surfaces, des métaballs et des particules de cheveux pour simuler des mouvements 3D réalistes.
Utiliser les outils de mappage/déballage UV, de sculpture et de peinture de modèles 3D.
Exporter des modèles et des ressources 3D vers un moteur de jeu, une imprimante 3D ou un autre logiciel.
Les Cambricon MLUs (Machine Learning Unités) sont des puces AI spécialisées optimisées pour l'inférence et la formation dans les scénarios de périphérie et de centre de données.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), animée par un formateur, s'adresse aux développeurs intermédiaires souhaitant construire et déployer des modèles AI à l'aide du cadre BANGPy et du SDK Neuware sur le matériel Cambricon MLU.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et configurer les environnements de développement BANGPy et Neuware.
Développer et optimiser des modèles basés sur Python et C++ pour Cambricon MLUs.
Déployer des modèles vers des appareils de périphérie et de centre de données exécutant le runtime Neuware.
Intégrer les flux de travail ML avec des fonctionnalités d'accélération spécifiques à MLU.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactifs et discussions.
Utilisation pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Introduction à Cambricon et à l'architecture MLU
Aperçu de la gamme de puces AI de Cambricon
Architecture MLU et pipeline d'instructions
Types de modèles pris en charge et cas d'utilisation
Installation du chaînon de développement
Installation de BANGPy et du SDK Neuware
Configuration de l'environnement pour Python et C++
Compatibilité des modèles et prétraitement
Développement de modèles avec BANGPy
Gestion de la structure et de la forme du tenseur
Construction du graphe de calcul
Soutien aux opérations personnalisées dans BANGPy
Déploiement avec le runtime Neuware
Conversion et chargement des modèles
Contrôle d'exécution et d'inférence
Pratiques de déploiement pour périphérie et centre de données
Optimisation des performances
Mappage mémoire et réglage par couche
Suivi d'exécution et profilage
Bouchons courants et corrections
Intégration de MLU dans les applications
Utilisation des API Neuware pour l'intégration d'applications
Soutien au streaming et aux modèles multiples
Scénarios d'inférence hybride CPU-MLU
Projet de bout en bout et Use Case
Laboratoire : déploiement d'un modèle vision ou NLP
Inférence périphérique avec intégration BANGPy
Test de précision et de débit
Récapitulatif et prochaines étapes
Compréhension des structures de modèles d'apprentissage automatique
Expérience avec Python et/ou C++
Familiarité avec les concepts de déploiement et d'accélération des modèles
Audience
Développeurs AI embarqués
Ingénieurs ML déployant sur périphérie ou centre de données
Développeurs travaillant avec l'infrastructure AI chinoise
Cette formation en direct avec instructeur à Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent installer, configurer, gérer et dépanner les environnements CUDA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture, les composants et les capacités de CUDA.
Installer et configurer les environnements CUDA.
Gérer et optimiser les ressources CUDA.
Déboguer et résoudre les problèmes CUDA les plus courants.
Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenCL pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement incluant le SDK OpenCL, un dispositif compatible avec OpenCL et Visual Studio Code.
Créer un programme de base en OpenCL qui effectue une addition vectorielle sur le dispositif et récupère les résultats à partir de la mémoire du dispositif.
Utiliser l'API OpenCL pour interroger les informations sur le dispositif, créer des contextes, des files d'ordres, des tampons, des noyaux et des événements.
Écrire des noyaux en utilisant le langage C de OpenCL qui s'exécutent sur le dispositif et manipulent les données.
Utiliser les fonctions intégrées, extensions et bibliothèques de OpenCL pour effectuer des tâches et opérations courantes.
Utiliser les modèles de mémoire hôte et dispositif en OpenCL pour optimiser les transferts de données et l'accès à la mémoire.
Utiliser le modèle d'exécution en OpenCL pour contrôler les éléments de travail, les groupes de travaux et les plages ND.
Déboguer et tester des programmes en OpenCL à l'aide d'outils tels que CodeXL, Intel VTune et NVIDIA Nsight.
Optimiser les programmes en OpenCL en utilisant des techniques telles que la vectorisation, le déroulage de boucles, la mémoire locale et le profiling.
Cette formation en direct avec instructeur en Marseille (en ligne ou sur place) s'adresse aux concepteurs, aux ingénieurs mécaniques et à tous ceux qui souhaitent apprendre à créer des modèles 3D qui peuvent être construits ou imprimés en 3D.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer des modèles 3D imprimables.
Utiliser les transformations géométriques pour construire des formes 3D complexes.
Modéliser de manière non interactive en utilisant un minimum de lignes de code.
Cette formation en direct avec instructeur à Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux amateurs de conception 3D et d'impression 3D de niveau débutant à avancé qui souhaitent utiliser Fusion 360 pour concevoir, simuler et préparer des modèles pour l'impression 3D.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Fusion 360 pour des performances optimales.
Concevoir, modéliser et simuler des objets 3D dans un environnement unifié.
Optimiser et préparer les conceptions pour le processus d'impression 3D.
Collaborer et partager leurs conceptions en utilisant les fonctionnalités cloud de Fusion 360.
Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux développeurs et concepteurs UI/UX de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser Adobe LiveCycle Designer pour créer des formulaires PDF interactifs et dynamiques.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Créer et modifier des formulaires PDF avec divers éléments et propriétés.
Ajouter des scripts et de la logique aux formulaires PDF en utilisant JavaScript.
Valider et sécuriser les formulaires PDF.
Intégrer les formulaires PDF avec des sources de données et des services web.
Ce cours est idéal pour ceux qui souhaitent débuter dans le domaine de la conception graphique en utilisant Affinity Designer, l'un des programmes de graphisme vectoriel les plus populaires et les plus polyvalents. Si vous êtes novice en matière d'infographie et que vous recherchez une base solide, ce cours vous aidera à maîtriser les fonctionnalités et les outils essentiels à la création de designs professionnels, étape par étape.
Au cours de ce cours :
Vous apprendrez à naviguer dans l'interface de Affinity Designer, ce qui vous permettra d'utiliser ses fonctionnalités en toute simplicité.
Vous découvrirez les outils de base pour dessiner et modifier des formes, ce qui vous permettra de créer vos propres illustrations et graphiques.
Vous comprendrez comment travailler avec les calques et comment utiliser les couleurs et le texte dans vos designs.
Vous maîtriserez les bases de l'exportation de vos designs vers différents formats, prêts pour l'impression ou la publication en ligne.
Une fois le cours terminé, vous serez capable de créer des graphiques simples, des logos, des affiches et d'autres supports visuels à l'aide des outils de Affinity Designer. Ce cours vous fournira une base solide qui vous permettra de développer davantage vos compétences en conception graphique.
ARToolKit est une bibliothèque de suivi open-source pour la création d'applications Augmented Reality (AR). Elle est compatible avec Windows, Linux, Mac, Android et iOS.
Au cours de cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront à créer une application mobile de réalité augmentée avec ARToolKit.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Développer une application mobile qui superpose des images virtuelles au monde réel
Prétraiter la vidéo pour ajuster l'éclairage et résoudre les problèmes
Intégrer ARToolKit avec des outils et fonctionnalités tiers, y compris OpenCV, Unity, OpenSceneGraph et les utilitaires de calibrage du GPS, de la boussole et de l'appareil photo de l'appareil mobile.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours magistral interactif et discussion.
Beaucoup d'exercices et de pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
L'application mobile développée dans ce cours peut être ciblée Android et/ou iOS. Pour demander votre préférence, veuillez nous contacter.
Au cours de cette formation de 3 jours, les participants apprendront un peu d'histoire de la théorie et des lignes directrices, transformées en exemples de projets :
"traçage" d'un dessin sur papier à une image vectorielle utilisable pour l'impression, la découpe, la gravure, etc.
"Les courbes de Pierre Bézier : principes de création de courbes de base et de courbes complexes, édition et réparation.
"Typographie" la création d'une police personnalisée à partir d'un dessin pour obtenir un fichier open type font (OTF).
Cette formation dispensée par un instructeur en direct à Marseille (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour créer des applications Python qui s'exécutent en parallèle sur les NVIDIA GPU.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser le compilateur Numba pour accélérer les applications Python s'exécutant sur les GPU NVIDIA GPU.
Créer, compiler et lancer des kernels CUDA personnalisés.
Gérer la mémoire des GPU GPU.
Convertir une application basée sur le CPU en une application accélérée par les GPU GPU.
Free CAD est un outil de modélisation 3D paramétrique open-source, personnalisable, multi-plateforme, scriptable et extensible, conçu pour la conception d'objets de la vie réelle.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment modéliser un objet pour une construction ultérieure ou une impression 3D.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Utilisez les outils et les flux de travail de FreeCad pour remplacer les logiciels de modélisation commerciaux en CAD ou BIM
Écrire dans de nombreux formats tels que STEP, IGES, STL, SVG , DXF, OBJ, IFC, DAE, etc.
Utiliser Python pour étendre les fonctionnalités de Free CAD
Automatisez FreeCad, construisez des modules et intégrez Free CAD à une application existante
Public
Concepteurs
Les développeurs
Ingénieurs mécaniques
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Cette formation en direct avec instructeur en Marseille (en ligne ou sur site) est destinée aux concepteurs de sites web qui souhaitent utiliser Maya pour créer des animations 3D.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer des modèles et des textures réalistes dans Maya.
Animer et rendre des projets pour une lecture de haute qualité.
Simuler des effets naturels comme l'eau et la fumée.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, couvre la programmation de GPUs pour le calcul parallèle, l'utilisation de diverses plateformes, le travail avec la plateforme CUDA et ses fonctionnalités, et l'exécution de diverses techniques d'optimisation à l'aide de CUDA. Les applications comprennent l'apprentissage profond, l'analyse, le traitement d'images et les applications d'ingénierie.
WebGL (Web Graphics Library) est une API JavaScript permettant de restituer des graphiques 3D dans un navigateur Web sans utiliser de plug-in.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à générer des images informatiques réalistes à l'aide de graphiques 3D au cours de la création d'une application 3D animée exécutée dans un navigateur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Comprendre et utiliser les différentes fonctionnalités de WebGL, notamment les maillages, les transformations, les caméras, les matériaux, l'éclairage et l'animation
Animer des objets avec WebGL
Créer des objets 3D en utilisant WebGL
Public
Développeurs
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs concepteurs, architectes et développeurs qui souhaitent utiliser Pixar USD pour créer, construire et partager des scènes ou des ressources 3D communes tout en travaillant simultanément à partir de différents outils graphiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des graphiques 3D et des flux de travail.
Comprendre la composition de base de l'USD et appliquer des modifications pour améliorer les actifs et les scènes 3D.   ;
Les programmes graphiques Adobe sont un ensemble d'outils permettant de créer, d'éditer et de manipuler des graphiques, des multimédias et des documents. La société Adobe Systems est connue pour avoir créé de nombreux programmes professionnels dédiés au graphisme, au multimédia, à l'édition de photos, à la conception de sites web, etc. Voici quelques-uns des principaux programmes graphiques créés par Adobe : Adobe Photoshop Jest est l'un des programmes d'édition de graphiques matriciels les plus populaires. Il permet la manipulation de photos, la création de graphiques, la retouche, la correction des couleurs et de nombreuses autres opérations avancées. Adobe Illustrator Axé sur les graphiques vectoriels, Illustrator permet de créer des logos, des illustrations, des graphiques vectoriels, des dessins typographiques et d'autres éléments qui peuvent être mis à l'échelle sans perte de qualité.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (4)
Très interactif avec des exemples variés, avec une bonne progression de la complexité entre le début et la fin de la formation.
Jenny - Andheo
Formation - GPU Programming with CUDA and Python
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Apprendre sur le logiciel
Peter - Coleg Cambria
Formation - Blender: 3D Modeling Fundamentals
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L'énergie et l'humour des formateurs.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Formation - NVIDIA GPU Programming - Extended
Traduction automatique
The trainer really targeted our need to a very specific case study and was able to adapt to the situation (as the solutions to our problematic evolved during the course), beyond the upstream preparation he did.
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