Pelatihan Computer Graphics di Jakarta

Huawei Ascend merupakan rangkaian prosesor AI yang dirancang untuk menangani tugas inferensi dan pelatihan secara efisien.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik via daring maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para insinyur AI serta ilmuwan data tingkat menengah yang ingin mengembangkan dan mengoptimalkan model jaringan saraf dengan memanfaatkan platform Ascend beserta toolkit CANN dari Huawei.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:

• Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan pengembangan CANN.
• Membuat aplikasi AI dengan menggunakan alur kerja MindSpore serta CloudMatrix.
• Meningkatkan kinerja pada prosesor NPU Ascend melalui operator khusus dan strategi tiling yang tepat.
• Mengimplementasikan model ke dalam lingkungan perangkat edge maupun cloud.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Penyampaian materi dan diskusi secara interaktif.
• Latihan praktis penggunaan platform Huawei Ascend serta toolkit CANN dalam contoh aplikasi nyata.
• Kegiatan terstruktur untuk mengasah kemampuan membangun, melatih, dan menyebarkan model AI.

Pilihan Kustomisasi Kursus

• Apabila Anda membutuhkan pelatihan khusus yang disesuaikan dengan infrastruktur atau dataset internal, silakan hubungi kami untuk mengatur rinciannya.

Stack AI milik Huawei — mulai dari SDK CANN tingkat dasar hingga framework MindSpore yang lebih kompleks — menyediakan lingkungan pengembangan dan penerapan AI yang terintegrasi dengan baik serta dioptimalkan untuk perangkat keras Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional teknis pemula hingga menengah yang ingin memahami cara CANN dan MindSpore bekerja sama dalam mengelola siklus hidup AI serta mendukung pengambilan keputusan terkait infrastruktur.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur bertingkat dari stack komputasi AI Huawei.
• Mengenali peran CANN dalam mengoptimalkan model dan memfasilitasi penerapannya di tingkat perangkat keras.
• Menilai framework MindSpore beserta alat pendukungnya dibandingkan dengan solusi serupa di pasaran.
• Mengidentifikasi posisi stack AI Huawei dalam konteks lingkungan perusahaan maupun sistem cloud/lokal.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif disertai diskusi.
• Demo sistem secara langsung serta analisis kasus nyata.
• Latihan terpandu yang dapat diikuti secara opsional untuk memahami alur pengolahan model dari MindSpore ke CANN.

Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan

• Untuk meminta penyesuaian khusus terhadap materi pelatihan ini, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin memanfaatkan OpenACC untuk mengatur perangkat heterogen serta memaksimalkan kemampuan paralelnya.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan OpenACC.
• Menulis dan menjalankan program OpenACC sederhana.
• Menambahkan anotasi dalam kode menggunakan direktif serta klausa OpenACC.
• Menggunakan API dan library OpenACC.
• Melakukan profil, debugging, serta mengoptimalkan program OpenACC.

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) menyediakan alat pemasangan dan optimisasi yang tangguh bagi aplikasi AI berbasis komputer visi serta NLP secara real-time, khususnya pada perangkat keras Ascend buatan Huawei.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan untuk praktisi AI tingkat menengah yang ingin membangun, memasang, serta mengoptimalkan model komputer visi dan bahasa menggunakan SDK CANN dalam skenario penggunaan nyata.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang serta mengoptimalkan model komputer visi dan NLP dengan CANN serta AscendCL.
• Memanfaatkan alat-alat CANN untuk mengonversi format model serta mengintegrasikannya ke dalam pita pemrosesan secara langsung.
• Mengoptimalkan performa proses inferensi guna tugas deteksi, klasifikasi, dan analisis sentimen.
• Membangun pita pemrosesan komputer visi/NLP secara real-time yang siap dipasang di perangkat tepi atau sistem berbasis cloud.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif beserta demonstrasi praktis.
• Latihan langsung dalam memasang model dan mengevaluasi performanya.
• Desain pita pemrosesan secara langsung dengan memakai contoh nyata bidang komputer visi maupun NLP.

Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan

• Untuk mengajukan permintaan penyusunan konten pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin mempelajari dasar-dasar pemrograman GPU serta kerangka kerja dan alat bantu utama dalam pengembangan aplikasi GPU.

• Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
  Memahami perbedaan antara komputasi CPU dan GPU serta keuntungan dan tantangan dalam pemrograman GPU.
• Memilih kerangka kerja dan alat bantu yang tepat untuk aplikasi GPU mereka.
• Menulis program GPU sederhana yang mampu melakukan penjumlahan vektor dengan menggunakan salah satu atau beberapa kerangka kerja tersebut.
• Menggunakan API, bahasa pemrograman, dan perpustakaan terkait untuk mengakses informasi perangkat, mengalokasikan serta melepaskan memori, mentransfer data antara host dan perangkat, menjalankan kernel, serta menyinkronkan thread.
• Menerapkan penggunaan ruang memori seperti global, lokal, konstan, dan privat guna mengoptimalkan transfer data serta akses memori.
• Mengatur model eksekusi berupa work-items, work-groups, threads, blocks, dan grids untuk mengontrol proses paralelisme.
• Memeriksa dan menguji program GPU menggunakan alat seperti CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK, serta NVIDIA Nsight.
• Mengoptimalkan kinerja program GPU dengan teknik seperti coalescing, caching, prefetching, dan profiling.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) serta Apache TVM memungkinkan optimasi tingkat lanjut dan penyesuaian operator model AI agar sesuai dengan perangkat keras Huawei Ascend.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khusus untuk para pengembang sistem tingkat lanjut yang ingin membangun, mengimplementasikan, serta menyetel operator AI kustom dengan memanfaatkan model pemrograman TIK dari CANN dan integrasi kompiler TVM.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menulis serta menguji operator AI kustom dengan menggunakan DSL TIK untuk prosesor Ascend.
• Mengintegrasikan operator yang telah dibuat ke dalam runtime CANN dan graf eksekusi.
• Memanfaatkan TVM untuk penjadwalan, pengaturan otomatis, serta pengujian kinerja operator.
• Mendeteksi masalah dan mengoptimalkan kinerja operator pada tingkat instruksi komputasi tertentu.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan demonstrasi praktis.
• Praktik langsung dalam pembuatan operator dengan memanfaatkan alur kerja TIK dan TVM.
• Pengujian serta penyetelan kinerja pada perangkat keras Ascend atau simulator-nya.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Untuk mengatur pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung ini dipandu instruktur, ditujukan bagi para pengembang tingkat awal hingga menengah yang ingin menggunakan berbagai kerangka kerja dalam pemrograman GPU serta membandingkan fitur, kinerja, dan tingkat kompatibilitasnya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup OpenCL SDK, CUDA Toolkit, Platform ROCm, perangkat pendukung OpenCL/CUDA/ROCm, serta Visual Studio Code.
• Membuat program GPU dasar untuk operasi penjumlahan vektor dengan menggunakan OpenCL, CUDA, dan ROCm; sekaligus membandingkan sintaksis, struktur, dan cara eksekusi masing-masing kerangka kerja.
• Memanfaatkan API yang tersedia untuk menanyakan informasi perangkat, mengalokasikan serta melepaskan memori perangkat, mentransfer data antara host dan perangkat, menjalankan kernel, serta menyelaraskan eksekusi thread.
• Menggunakan bahasa pemrograman yang sesuai untuk menulis kernel yang dijalankan pada perangkat GPU sekaligus mengolah data di sana.
• Memanfaatkan fungsi, variabel, dan pustaka bawaan dari masing-masing kerangka kerja guna melaksanakan tugas-tugas umum dalam pemrograman GPU.
• Menggunakan berbagai ruang memori seperti global, local, constant, dan private untuk mengoptimalkan proses transfer data serta akses terhadap memori perangkat.
• Memanfaatkan model eksekusi yang tersedia guna mengontrol pengaturan thread, blok, dan grid dalam mewujudkan konsep paralelisme pada GPU.
• Melakukan debugging serta pengujian terhadap program GPU dengan menggunakan alat-alat seperti CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK, dan NVIDIA Nsight.
• Mengoptimalkan kinerja program GPU melalui teknik-teknik seperti coalescing, caching, prefetching, dan analisis profil eksekusi.

CloudMatrix merupakan platform pengembangan dan penyebaran AI terpadu dari Huawei yang dirancang untuk mendukung pembuatan alur kerja inferensi skala besar yang siap digunakan dalam produksi.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, cocok bagi para profesional AI tingkat pemula hingga menengah yang ingin menyebarkan serta memantau model AI menggunakan platform CloudMatrix dengan integrasi CANN dan MindSpore.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menggunakan CloudMatrix untuk mengemas, menyebarkan, dan memberikan layanan model.
• Mengonversi serta mengoptimalkan model agar kompatibel dengan chip Ascend.
• Membangun alur kerja untuk tugas inferensi baik secara real-time maupun batch.
• Memantau proses penyebaran serta menyesuaikan kinerja model dalam lingkungan produksi.

Bentuk Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif antara instruktur dan peserta.
• Praktik langsung menggunakan CloudMatrix dalam skenario penyebaran nyata.
• Latihan terpandu yang berfokus pada konversi, pengoptimalan, serta peningkatan skala model.

Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan

• Jika Anda menginginkan pelatihan khusus yang disesuaikan dengan infrastruktur AI atau lingkungan cloud milik perusahaan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan online langsung ini yang dipandu instruktur ditujukan bagi para seniman, pengembang game, maupun pemula yang ingin menggunakan Blender untuk membuat model 3D guna aplikasi interaktif, video game, film animasi, dan lainnya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Membuat animasi serta efek visual menggunakan Blender.
• Menambahkan kurva, permukaan, metaballs, dan partikel rambut untuk mensimulasikan gerakan 3D yang realistis.
• Memahami konsep pemodelan dan animasi non-destruktif.
• Mengekspor model 3D serta aset ke dalam engine game, printer 3D, atau perangkat lunak lainnya.

Toolkit Ascend CANN dari Huawei memungkinkan proses inferensi AI yang efisien pada perangkat tepi seperti Ascend 310. CANN menyediakan alat-alat penting untuk mengompilasi, mengoptimalkan, serta mendeploy model dalam lingkungan dengan keterbatasan komputasi dan memori.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah serta integrator yang ingin mendeploy dan mengoptimalkan model pada perangkat tepi Ascend menggunakan rangkaian alat CANN.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mempersiapkan dan mengonversi model AI agar sesuai dengan perangkat Ascend 310 menggunakan alat CANN.
• Membangun saluran inferensi yang efisien dengan memanfaatkan MindSpore Lite dan AscendCL.
• Mengoptimalkan kinerja model dalam kondisi keterbatasan komputasi dan memori.
• Mendeploy serta memantau aplikasi AI pada skenario penggunaan di perangkat tepi yang nyata.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif beserta demonstrasi langsung.
• Latihan praktik menggunakan model dan skenario khas perangkat tepi.
• Contoh penerapan nyata pada perangkat keras tepi, baik virtual maupun fisik.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Jika Anda menginginkan pelatihan khusus sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau onsite) ditujukan bagi para developer tingkat awal hingga menengah yang ingin menginstal dan memakai ROCm di Windows guna pengembangan GPU AMD serta pemanfaatan kemampuan paralelisasinya.

Setelah kursus ini selesai, peserta akan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup Platform ROCm, GPU AMD, dan Visual Studio Code di Windows.
• Membuat program ROCm dasar untuk melakukan penjumlahan vektor pada GPU serta mengambil hasilnya dari memori GPU.
• Menggunakan API ROCm dalam menanyakan informasi perangkat, mengalokasikan atau melepaskan memori perangkat, mentransfer data antar host dan perangkat, menjalankan kernel, serta menyelaraskan thread.
• Memanfaatkan bahasa HIP untuk membuat kernel yang dieksekusi pada GPU serta memproses data.
• Menggunakan fungsi bawaan, variabel, dan library HIP guna melakukan tugas umum.
• Menerapkan ruang memori ROCm dan HIP seperti global, shared, constant, serta local demi mengoptimalkan transfer data dan akses memori.
• Mengendalikan thread, blok, dan grid sebagai penentu pola paralelisme melalui model eksekusi ROCm dan HIP.
• Melakukan debugging serta pengujian program ROCm dan HIP dengan alat seperti ROCm Debugger dan ROCm Profiler.
• Mengoptimalkan performa program ROCm dan HIP melalui teknik koalesensi, caching, prefetching, serta analisis profil.

Pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi developer level awal maupun menengah yang tertarik menggunakan ROCm dan HIP untuk mengembangkan program pada GPU AMD dan memaksimalkan kinerja paralelisasinya.

Di akhir sesi, peserta akan memiliki kemampuan berikut:

• Menyusun lingkungan pengembangan yang mencakup Platform ROCm, GPU AMD, dan Visual Studio Code.
• Membuat program ROCm dasar yang melakukan operasi penjumlahan vektor pada GPU serta mengambil hasilnya dari memori GPU.
• Menggunakan API ROCm untuk menanyakan informasi perangkat, mengalokasikan atau melepaskan memori perangkat, mentransfer data antar host dan device, menjalankan kernel, serta menyinkronkan thread.
• Memanfaatkan bahasa HIP dalam penulisan kernel yang akan dijalankan pada GPU untuk memproses data.
• Menggunakan fungsi bawaan, variabel, dan pustaka HIP guna melaksanakan berbagai tugas rutin.
• Memilih ruang penyimpanan memori ROCm dan HIP seperti global, shared, constant, maupun local demi mengoptimalkan alur transfer data serta pengaksesan memori.
• Mengatur mekanisme eksekusi dengan menentukan komposisi thread, block, serta grid sesuai kebutuhan paralelisasi.
• Melakukan debugging dan pengujian terhadap program ROCm/HIP menggunakan alat seperti ROCm Debugger dan ROCm Profiler.
• Mengoptimalkan performa kode dengan menerapkan teknik coalescing, caching, prefetching, serta profilisasi.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para seniman, pengembang game, maupun pemula yang ingin memanfaatkan Blender untuk menciptakan model 3D guna aplikasi interaktif, video game, film animasi, dan sebagainya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dan konsep dasar pemodelan 3D.
• Mengeksplorasi berbagai mode serta alat yang tersedia untuk memodelkan dan mengedit mesh 3D.
• Menggunakan alat-alat untuk UV mapping/unwrapping, pembuatan skulptur, pengecatan model 3D, hingga proses rendering.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) merupakan paket alat komputasi AI dari Huawei yang digunakan untuk mengkompilasi, mengoptimalkan, dan menyebarkan model AI pada prosesor AI Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI pemula yang ingin memahami peran CANN dalam siklus hidup model, mulai dari tahap pelatihan hingga penyebaran, serta cara kerjanya bersama dengan kerangka kerja seperti MindSpore, TensorFlow, dan PyTorch.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami tujuan serta arsitektur paket alat CANN.
• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup CANN dan MindSpore.
• Mengonversi serta menyebarkan model AI sederhana ke perangkat keras Ascend.
• Memperoleh pengetahuan dasar untuk proyek-proyek pengoptimalan atau integrasi CANN di masa mendatang.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif serta diskusi.
• Praktikum langsung melalui percobaan penyebaran model sederhana.
• Penjelasan bertahap mengenai rantai alat CANN serta titik integrasinya.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda, silakan hubungi kami.

Ascend, Biren, dan Cambricon merupakan platform perangkat keras AI terkemuka di Tiongkok; masing-masing menyediakan alat akselerasi dan analisis performa yang unik untuk beban kerja AI skala produksi.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para insinyur infrastruktur AI tingkat lanjut serta ahli optimisasi performa yang ingin mengoptimalkan proses inferensi dan pelatihan model di berbagai platform chip AI Tiongkok.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melakukan pengujian performa model pada platform Ascend, Biren, dan Cambricon.
• Mengidentifikasi hambatan sistem serta ketidakefisienan dalam pemanfaatan memori dan prosesor.
• Menerapkan strategi optimisasi pada tingkat grafik, kernel, maupun operator.
• Menyesuaikan alur implementasi untuk meningkatkan throughput dan mengurangi latensi.

Bentuk Pelatihan

• Diskusi interaktif dan penyampaian materi.
• Praktik langsung menggunakan alat analisis serta optimisasi pada tiap platform.
• Latihan terbimbing yang fokus pada skenario tuning nyata.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Jika Anda ingin menyelenggarakan pelatihan khusus berdasarkan lingkungan performa atau jenis model Anda, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan langsung ini, baik online maupun tatap muka, ditujukan bagi desainer grafis dan animator pemula hingga menengah. Mereka ingin mempelajari cara menghasilkan animasi indah, media interaktif, serta konten web yang memukau menggunakan Adobe Animate.

Di akhir pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menguasai antarmuka dan alat-alat dalam Adobe Animate.
• Membuat serta mengedit animasi menggunakan keyframe, motion tweens, maupun shape tweens.
• Merancang animasi interaktif serta aplikasi dengan ActionScript dan JavaScript.
• Mengintegrasikan elemen audio dan video ke dalam proyeknya.
• Mengekspor animasi agar dapat digunakan di web, video, maupun platform seluler.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) merupakan pondasi komputasi AI dari Huawei yang memungkinkan para pengembang melakukan penyesuaian dan optimisasi performa jaringan saraf yang telah diimplementasikan pada prosesor AI Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat lanjut serta insinyur sistem yang ingin mengoptimalkan performa inferensi dengan memanfaatkan berbagai alat canggih dalam CANN, seperti Graph Engine, TIK, serta modul pengembangan operator khusus.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur runtime dan siklus performa CANN.
• Menggunakan alat profiling serta Graph Engine untuk menganalisis dan mengoptimalkan performa.
• Membuat serta mengoptimisasi operator khusus dengan memanfaatkan TIK dan TVM.
• Menyelesaikan masalah kekakuan penggunaan memori serta meningkatkan kapasitas pemrosesan model.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Kuliah interaktif disertai diskusi.
• Praktikum langsung dengan penggunaan alat profiling serta penyesuaian operator secara real-time.
• Latihan optimisasi yang menggunakan contoh implementasi di skenario nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengatur pelatihan sesuai kebutuhan Anda, silakan hubungi kami.

Arsitektur GPU buatan China seperti Huawei Ascend, Biren, dan Cambricon MLU menyediakan alternatif CUDA yang dirancang khusus untuk pasar AI dan komputasi high-performance lokal.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para programmer GPU tingkat lanjut serta spesialis infrastruktur yang ingin memigrasikan dan mengoptimalkan aplikasi CUDA mereka agar dapat dijalankan pada platform perangkat keras buatan China.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengevaluasi tingkat kompatibilitas beban kerja CUDA dengan chip-chip alternatif buatan China.
• Memindahkan basis kode CUDA ke lingkungan Huawei CANN, Biren SDK, dan Cambricon BANGPy.
• Membandingkan kinerja serta mengidentifikasi titik-titik pengoptimalan di berbagai platform.
• Mengatasi tantangan praktis terkait dukungan lintas arsitektur serta proses deployment.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Laboratorium praktikum berupa penerjemahan kode serta perbandingan kinerja.
• Latihan terbimbing yang berfokus pada strategi adaptasi multi-GPU.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Jika Anda menginginkan pelatihan khusus sesuai platform atau proyek CUDA milik Anda, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur, dan ditujukan bagi para developer pemula hingga menengah yang ingin menggunakan CUDA untuk memprogram GPU NVIDIA serta memanfaatkan kemampuan paralelisasinya.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup CUDA Toolkit, GPU NVIDIA, serta Visual Studio Code.
• Menyusun program CUDA sederhana yang melakukan operasi penjumlahan vektor pada GPU dan mengambil hasilnya dari memori GPU.
• Menggunakan API CUDA untuk menanyakan informasi perangkat, mengalokasikan atau melepaskan memori perangkat, mentransfer data antar host dan device, menjalankan kernel, serta menyinkronkan thread.
• Menulis kode kernel dalam bahasa CUDA C/C++ agar dapat dijalankan pada GPU dan memanipulasi data.
• Memanfaatkan fungsi bawaan, variabel, dan perpustakaan dalam CUDA untuk melakukan tugas-tugas umum.
• Memilih ruang memori yang sesuai seperti global, shared, constant, atau local guna mengoptimalkan transfer data serta akses memori.
• Mengendalikan mekanisme paralelisasi melalui pengaturan thread, block, dan grid berdasarkan model eksekusi CUDA.
• Melakukan debugging serta pengujian program CUDA menggunakan alat seperti CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK, dan NVIDIA Nsight.
• Mengoptimalkan performa program CUDA dengan teknik seperti coalescing, caching, prefetching, serta profiling.

97% klien merasa puas dengan hasilnya. 

Psdto3D101 merupakan alat perangkat lunak khusus yang dirancang untuk membuat file lentikular dengan efek 3D, efek flip, morph, serta desain animasi. Pelatihan ini memberikan peserta pengetahuan dan keterampilan praktis dalam mengelola dan memanfaatkan Psdto3D101 guna menghasilkan output lentikular yang profesional, mencakup aspek manajemen maupun kreatif dari perangkat lunak tersebut.

Pelatihan langsung ini dipimpin oleh instruktur (baik secara online maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional desain grafis dan cetak, baik pemula maupun tingkat menengah, yang ingin membuat, mengelola, serta mengoptimalkan file lentikular menggunakan perangkat lunak Psdto3D101.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar teknik pencetakan dan desain lentikular.
• Menavigasi serta mengkonfigurasi Psdto3D101 sesuai jenis proyek yang diinginkan.
• Membuat efek 3D, flip, dan animasi dengan memanfaatkan layer serta urutan gambar.
• Mengekspor dan menyiapkan file lentikular untuk dicetak secara profesional.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif beserta diskusi.
• Latihan praktis menggunakan perangkat lunak Psdto3D101.
• Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium yang nyata.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Jika Anda menginginkan pelatihan khusus untuk kebutuhan tertentu, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) merupakan stack komputasi AI dari Huawei yang dirancang untuk menerapkan serta mengoptimalkan model AI pada prosesor AI Ascend.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang serta insinyur AI tingkat menengah yang ingin menerapkan model AI secara efisien ke perangkat keras Huawei Ascend, dengan memanfaatkan toolkit CANN serta alat-alat seperti MindSpore, TensorFlow, atau PyTorch.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur CANN serta perannya dalam proses penerapan model AI.
• Mengonversi dan menyesuaikan model dari berbagai framework populer agar kompatibel dengan perangkat Ascend.
• Memanfaatkan alat seperti ATC, konversi model OM, serta MindSpore untuk inferensi di lingkungan edge maupun cloud.
• Mengidentifikasi masalah saat penerapan dan mengoptimalkan kinerja pada perangkat keras Ascend.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif disertai demonstrasi langsung.
• Latihan praktik menggunakan alat CANN serta perangkat atau simulator Ascend.
• Kasus penerapan nyata berdasarkan model AI yang digunakan di dunia industri.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk mengatur pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami.

Akselerator AI Biren merupakan GPU berkinerja tinggi yang dirancang khusus untuk beban kerja AI dan komputasi HPC, dengan kemampuan mendukung pelatihan serta inferensi dalam skala besar.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memprogram dan mengoptimalkan aplikasi dengan menggunakan ekosistem GPU khas Biren, sekaligus melakukan perbandingan praktis terhadap lingkungan berbasis CUDA.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur GPU Biren serta hierarki memorinya.
• Mengatur lingkungan pengembangan dan memanfaatkan model pemrograman Biren.
• Menerjemahkan serta mengoptimalkan kode bergaya CUDA agar dapat berjalan di platform Biren.
• Mengaplikasikan teknik penyesuaian kinerja dan proses debugging.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif beserta diskusi.
• Praktik langsung menggunakan SDK Biren dalam contoh-contoh beban kerja GPU.
• Latihan terpandu yang berfokus pada migrasi kode dan penyesuaian kinerja.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Untuk meminta penyesuaian khusus terhadap materi pelatihan sesuai kebutuhan teknis aplikasi Anda, silakan hubungi kami untuk mengatur detailnya.

Pelatihan langsung tatap muka ini, baik secara online maupun offline, ditujukan bagi para seniman, pengembang game, maupun pemula yang ingin memanfaatkan Blender untuk membuat model 3D guna aplikasi interaktif, video game, film animasi, dan sebagainya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dan konsep dasar pemodelan 3D.
• Mengeksplorasi berbagai mode serta alat yang digunakan untuk memodelkan dan mengedit mesh 3D.
• Membuat animasi serta efek visual dengan Blender.
• Menambahkan kurva, permukaan, metaballs, dan partikel rambut untuk mensimulasikan gerakan 3D yang realistis.
• Menggunakan alat pemetaan UV, pengukiran model, serta pewarnaan objek 3D.
• Mengekspor model 3D beserta asetnya ke dalam mesin permainan, printer 3D, atau perangkat lunak lainnya.

MLU (Machine Learning Units) dari Cambricon merupakan chip AI khusus yang dirancang untuk tugas inferensi dan pelatihan pada perangkat edge maupun pusat data.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah yang ingin membangun serta mengimplementasikan model AI menggunakan kerangka kerja BANGPy beserta SDK Neuware pada perangkat MLU Cambricon.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur dan menyiapkan lingkungan pengembangan BANGPy serta Neuware.
• Mengembangkan serta mengoptimalkan model berbasis Python maupun C++ agar kompatibel dengan MLU Cambricon.
• Mengimplementasikan model ke dalam perangkat edge maupun pusat data yang menjalankan runtime Neuware.
• Mengintegrasikan alur kerja pembelajaran mesin dengan fitur akselerasi khusus MLU.

Bentuk Pelatihan

• Pemaparan materi dan diskusi interaktif.
• Latihan praktik langsung menggunakan BANGPy serta Neuware untuk pengembangan dan implementasi model.
• Latihan terbimbing yang menitikberatkan pada optimisasi, integrasi, dan pengujian.

Pilihan Kustomisasi Pelatihan

• Jika Anda menginginkan pelatihan khusus sesuai model perangkat Cambricon atau kebutuhan spesifik Anda, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan online langsung ini dipandu instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, ditujukan bagi para administrator sistem dan profesional IT tingkat pemula yang ingin mempelajari cara menginstal, mengonfigurasi, mengelola, serta mengatasi masalah dalam lingkungan CUDA.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami arsitektur, komponen, dan kemampuan CUDA.
• Menginstal serta mengonfigurasi lingkungan CUDA.
• Mengelola dan mengoptimalkan sumber daya CUDA.
• Melakukan debugging serta memecahkan masalah umum terkait CUDA.

Pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para pengembang pemula hingga menengah yang ingin menggunakan OpenCL untuk memprogram perangkat heterogen serta memanfaatkan potensi paralelisasinya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang mencakup OpenCL SDK, perangkat pendukung OpenCL, serta Visual Studio Code.
• Membuat program OpenCL sederhana yang mampu melakukan penjumlahan vektor di perangkat dan mengambil hasilnya dari memori perangkat.
• Menggunakan API OpenCL untuk menanyakan informasi perangkat, membuat konteks, antrean perintah, buffer, kernel, serta event.
• Menulis kode kernel dalam bahasa OpenCL C yang dapat dieksekusi di perangkat dan mengolah data.
• Memanfaatkan fungsi bawaan, ekstensi, serta library OpenCL untuk melaksanakan tugas-tugas umum.
• Menggunakan model memori host dan perangkat OpenCL demi mengoptimalkan transfer data serta akses memori.
• Menerapkan mekanisme eksekusi OpenCL guna mengontrol work-item, work-group, serta ND-range.
• Mendebug dan menguji program OpenCL dengan perangkat lunak seperti CodeXL, Intel VTune, dan NVIDIA Nsight.
• Mengoptimalkan performa program OpenCL melalui teknik seperti vektorisasi, pembongkaran loop, pemanfaatan memori lokal, serta pembuatan profil.

Pelatihan online langsung ini dibimbing oleh instruktur dan ditujukan bagi para pecinta desain 3D maupun pencetakan 3D, baik tingkat pemula maupun lanjutan, yang ingin menggunakan Fusion 360 untuk merancang, mensimulasikan, serta menyiapkan model agar siap dicetak.

Setelah mengikuti kursus ini, para peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi Fusion 360 agar bekerja secara optimal.
• Merancang, memodelkan, serta mensimulasikan objek 3D dalam satu lingkungan terpadu.
• Mengoptimalkan desain untuk proses pencetakan 3D.
• Berkolaborasi dan berbagi desain melalui fitur cloud yang tersedia di Fusion 360.

Pelatihan langsung dibimbing oleh instruktur di Jakarta (online live training atau onsite live training) ini ditujukan bagi developer C++ yang ingin menggunakan CUDA untuk mempercepat aplikasi, menulis kernel GPU berkinerja tinggi, dan memanfaatkan library algoritma paralel untuk beban kerja komputasi ilmiah, pemrosesan data, dan machine learning.

Pelatihan langsung tatap muka dengan instruktur di Jakarta (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang C/C++ yang ingin menggunakan CUDA untuk mempercepat aplikasi intensif komputasi, termasuk pemrosesan data, simulasi ilmiah, beban kerja machine learning, dan alur pemrosesan gambar.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Jakarta ditujukan bagi para pengembang perangkat lunak, analis data, serta profesional teknis yang ingin menggunakan TensorFlow 2.x dan Keras untuk membuat, melatih, serta mengimplementasikan model pembelajaran mendalam dalam bidang komputer vision, pemrosesan bahasa alami, maupun aplikasi multimodal lainnya.

FreeCAD merupakan perangkat lunak pemodelan 3D berbasis parametrik yang bersifat open-source, dapat disesuaikan, tersedia di berbagai platform, serta mendukung skriping dan perluasan fungsionalitas untuk merancang objek nyata.

Dalam pelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur, para peserta akan mempelajari cara membuat model yang nantinya dapat digunakan untuk produksi atau pencetakan 3D.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menggunakan alat dan alur kerja FreeCad sebagai alternatif perangkat lunak pemodelan CAD atau BIM komersial
• Mengekspor model ke dalam berbagai format seperti STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE, dan lainnya
• Menggunakan bahasa Python untuk memperluas fungsi FreeCAD
• Mengotomatisasi proses kerja di FreeCad, membuat modul khusus, serta mengintegrasikan FreeCAD ke dalam aplikasi lain yang sudah ada

Target Peserta

• Para desainer
• Para pengembang software
• Insinyur mekanik

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Kombinasi antara penyampaian materi, diskusi, latihan praktis, dan aktivitas hands-on secara intensif

Pelatihan online langsung ini di Jakarta mencakup cara memprogram GPU untuk komputasi paralel, cara menggunakan berbagai platform, cara bekerja dengan platform CUDA beserta fiturnya, serta teknik optimisasi apa saja yang dapat diterapkan melalui CUDA. Beberapa aplikasinya meliputi pembelajaran mendalam, analitika data, pengolahan citra, dan beragam penerapan di bidang teknik.