大阪のコンピュータグラフィックストレーニング

Huawei Ascend is a family of AI processors designed for high-performance inference and training.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI engineers and data scientists who wish to develop and optimize neural network models using Huawei’s Ascend platform and the CANN toolkit.

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

• Set up and configure the CANN development environment.
• Develop AI applications using MindSpore and CloudMatrix workflows.
• Optimize performance on Ascend NPUs using custom operators and tiling.
• Deploy models to edge or cloud environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Huawei Ascend and CANN toolkit in sample applications.
• Guided exercises focused on model building, training, and deployment.

Course Customization Options

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

HuaweiのAIスタック — 下位レベルのCANN SDKから上位レベルのMindSporeフレームワークまで — Ascendハードウェア向けに最適化された、緊密に統合されたAI開発および展開環境を提供します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルの技術専門家向けで、CANNとMindSporeの各コンポーネントがどのように協調してAIライフサイクル管理とインフラストラクチャ決定をサポートするかを理解することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• HuaweiのAIコンピュートスタックの階層構造を理解します。
• CANNがモデル最適化とハードウェアレベルでの展開をどのようにサポートするかを特定します。
• MindSporeフレームワークとツールチェーンを業界の代替品と比較評価します。
• HuaweiのAIスタックをエンタープライズやクラウド/オンプレミス環境に位置付けます。

コース形式

• 交互的な講義と議論。
• ライブシステムデモとケーススタディの解説。
• MindSporeからCANNへのモデルフローに関するオプションのガイドルーム。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、OpenACCを使用してヘテロジニアスデバイスをプログラミングし、並列性を活用したいという初級から中級レベルの開発者向けです。

本トレーニングの終了時、参加者は以下のことをできるようになります：

• OpenACC開発環境のセットアップ
• 基本的なOpenACCプログラムの作成と実行
• OpenACCディレクティブと節をコードに注釈付けする
• OpenACC APIおよびライブラリを使用する
• OpenACCプログラムのプロファイリング、デバッグ、最適化

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

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GPUプログラミングの基本と主要なフレームワーク、ツールを学びたい初心者から中級レベルの開発者向けです。

• このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：
  CPUとGPUコンピューティングの違いと、GPUプログラミングの利点や課題を理解する。
• 自身のGPUアプリケーションに適したフレームワークとツールを選択する。
• 1つ以上のフレームワークやツールを使用してベクトル加算を行う基本的なGPUプログラムを作成する。
• デバイス情報の取得、デバイスメモリの確保と解放、ホストとデバイス間でのデータのコピー、カーネルの起動、スレッドの同期など、それぞれのAPI、言語、ライブラリを使用する。
• グローバル、ローカル、定数、プライベートなどのメモリ空間を活用して、データ転送とメモリアクセスを最適化する。
• ワークアイテム、ワークグループ、スレッド、ブロック、グリッドなどの実行モデルを使用して並列性を制御する。
• CodeXL、CUDA-GDB、CUDA-MEMCHECK、NVIDIA Nsightなどのツールを使用してGPUプログラムのデバッグとテストを行う。
• コールエシング、キャッシュ、プリフェッチ、プロファイリングなどのテクニックを使用してGPUプログラムを最適化する。

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

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to use different frameworks for GPU programming and compare their features, performance, and compatibility.

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

• Set up a development environment that includes OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, a device that supports OpenCL, CUDA, or ROCm, and Visual Studio Code.
• Create a basic GPU program that performs vector addition using OpenCL, CUDA, and ROCm, and compare the syntax, structure, and execution of each framework.
• Use the respective APIs to query device information, allocate and deallocate device memory, copy data between host and device, launch kernels, and synchronize threads.
• Use the respective languages to write kernels that execute on the device and manipulate data.
• Use the respective built-in functions, variables, and libraries to perform common tasks and operations.
• Use the respective memory spaces, such as global, local, constant, and private, to optimize data transfers and memory accesses.
• Use the respective execution models to control the threads, blocks, and grids that define the parallelism.
• Debug and test GPU programs using tools such as CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK, and NVIDIA Nsight.
• Optimize GPU programs using techniques such as coalescing, caching, prefetching, and profiling.

CloudMatrixは、Huaweiの統合AI開発およびデプロイプラットフォームで、スケーラブルで本番環境向けの推論パイプラインをサポートするように設計されています。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、CloudMatrixプラットフォームを使用してAIモデルをデプロイおよび監視したい初級から中級レベルのAI専門家向けです。CANNとMindSporeとの統合もサポートされます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• CloudMatrixを使用してモデルをパッケージ化、デプロイ、提供する。
• Ascendチップセット向けにモデルを変換および最適化する。
• 実時間とバッチ推論タスクのパイプラインを設定する。
• 本番環境でのデプロイメントを監視し、パフォーマンスを調整する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のデプロイメントシナリオを使用したCloudMatrixの実践的な使用。
• 変換、最適化、および拡張に焦点を当てたガイド付き演習。

コースカスタマイズオプション

• AIインフラストラクチャやクラウド環境に基づいてこのコースをカスタマイズしたい場合は、ご連絡ください。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at artists, game developers, or complete beginners who wish to use Blender to create 3D models for interactive applications, video games, animated films, etc.

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

• Learn how to create animations and visual effects with Blender.
• Add curves, surfaces, metaballs, and hair particles to simulate realistic 3D motions.
• Introduction to non-destructive modelling and animation.
• Export 3D models and assets to a game engine, 3D printer, or other software.

HuaweiのAscend CANNツールキットは、Ascend 310などのエッジデバイス上で強力なAI推論を可能にします。CANNは、コンピュートとメモリが制約される環境でのモデルのコンパイル、最適化、およびデプロイメントに必要なツールを提供します。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者や統合者がCANNツールチェーンを使用してAscendエッジデバイスにモデルをデプロイおよび最適化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• CANNツールを使用してAscend 310向けにAIモデルを準備し、変換します。
• MindSpore LiteとAscendCLを使用して軽量な推論パイプラインを構築します。
• 限られたコンピュートとメモリ環境でのモデル性能を最適化します。
• 実際のエッジユースケースでAIアプリケーションをデプロイおよび監視します。

コース形式

• 双方向の講義と実演。
• エッジ固有のモデルやシナリオを使用したハンズオンラボ作業。
• 仮想または物理的なエッジハードウェアでの実際のデプロイメント例。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to install and use ROCm on Windows to program AMD GPUs and exploit their parallelism.

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

• Set up a development environment that includes ROCm Platform, a AMD GPU, and Visual Studio Code on Windows.
• Create a basic ROCm program that performs vector addition on the GPU and retrieves the results from the GPU memory.
• Use ROCm API to query device information, allocate and deallocate device memory, copy data between host and device, launch kernels, and synchronize threads.
• Use HIP language to write kernels that execute on the GPU and manipulate data.
• Use HIP built-in functions, variables, and libraries to perform common tasks and operations.
• Use ROCm and HIP memory spaces, such as global, shared, constant, and local, to optimize data transfers and memory accesses.
• Use ROCm and HIP execution models to control the threads, blocks, and grids that define the parallelism.
• Debug and test ROCm and HIP programs using tools such as ROCm Debugger and ROCm Profiler.
• Optimize ROCm and HIP programs using techniques such as coalescing, caching, prefetching, and profiling.

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルの開発者がROCmとHIPを使用してAMD GPUをプログラミングし、並列性を活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• ROCmプラットフォーム、AMD GPU、およびVisual Studio Codeを含む開発環境を設定します。
• GPU上でベクトル加算を行う基本的なROCmプログラムを作成し、結果をGPUメモリから取得します。
• デバイス情報の照会、デバイスマモリの確保と解放、ホストとデバイス間でのデータコピー、カーネルの起動、スレッドの同期を行うためのROCm APIを使用します。
• HIP言語を使用してGPU上で実行され、データを操作するカーネルを書きます。
• 一般的なタスクと操作を実行するためのHIP組み込み関数、変数、ライブラリを使用します。
• データ転送とメモリアクセスの最適化に役立つROCmおよびHIPのメモリスペース（グローバル、共有、定数、ローカル）を使用します。
• 並列性を定義するスレッド、ブロック、グリッドを制御するためにROCmとHIPの実行モデルを使用します。
• ROCmデバッガーおよびROCmプロファイラなどのツールを使用してROCmとHIPプログラムをデバッグしテストします。
• コアリング、キャッシュ、プリフェッチ、プロファイリングなどのテクニックを使用してROCmとHIPプログラムを最適化します。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at artists, game developers, or complete beginners who wish to use Blender to create 3D models for interactive applications, video games, animated films, etc.

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

• Understand the principles and core concepts of 3D modeling.
• Explore a variety of modes and tools for modeling and editing 3D meshes.
• Use the tools for UV mapping/unwrapping, sculpting, and painting 3D models renderring.

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

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Adobe Animate を使用して素晴らしいアニメーション、インタラクティブなメディア、魅力的な Web コンテンツを作成したいと考える初級から中級レベルのグラフィックデザイナーやアニメーターを対象としています。

このトレーニングが終わる頃には、参加者は以下のことができるようになります：

• Adobe Animate のインターフェースとツールを操作する。
• キーフレーム、モーショントゥイン、形状トゥインを使用してアニメーションを作成および編集する。
• ActionScript と JavaScript を使用してインタラクティブなアニメーションやアプリケーションを設計する。
• プロジェクトにオーディオとビデオ要素を取り入れる。
• Web、ビデオ、モバイルプラットフォーム向けにアニメーションをエキスポートする。

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

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

華為アセンディ、百綿、およびカムブリコン MLU などの中国の GPU アーキテクチャは、地元の AI と HPC 市場向けに特化した CUDA の代替品を提供しています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、既存の CUDA アプリケーションを中国のハードウェアプラットフォームに移行および最適化したい高度な GPU プログラマーやインフラストラクチャ専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下を行うことができます：

• 既存の CUDA 負荷が中国製チップの代替品とどの程度互換性があるかを評価します。
• CUDA コードベースを華為 CANN、百綿 SDK、およびカムブリコン BANGPy 環境に移植します。
• プラットフォーム間でパフォーマンスを比較し、最適化ポイントを特定します。
• クロスアーキテクチャのサポートと展開における実用的な課題に対処します。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• コード翻訳とパフォーマンス比較の手順実習。
• 複数 GPU への適応戦略に焦点を当てたガイダンス付き演習。

コースのカスタマイズオプション

• プラットフォームや CUDA プロジェクトに基づいてこのコースのカスタマイズ版をお求めの場合、ご連絡ください。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to use CUDA to program NVIDIA GPUs and exploit their parallelism.

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

• Set up a development environment that includes CUDA Toolkit, a NVIDIA GPU, and Visual Studio Code.
• Create a basic CUDA program that performs vector addition on the GPU and retrieves the results from the GPU memory.
• Use CUDA API to query device information, allocate and deallocate device memory, copy data between host and device, launch kernels, and synchronize threads.
• Use CUDA C/C++ language to write kernels that execute on the GPU and manipulate data.
• Use CUDA built-in functions, variables, and libraries to perform common tasks and operations.
• Use CUDA memory spaces, such as global, shared, constant, and local, to optimize data transfers and memory accesses.
• Use CUDA execution model to control the threads, blocks, and grids that define the parallelism.
• Debug and test CUDA programs using tools such as CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK, and NVIDIA Nsight.
• Optimize CUDA programs using techniques such as coalescing, caching, prefetching, and profiling.

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Psdto3D101は、3D効果、フリップ、モーフ、およびモーションデザインを備えたレントキュラーファイルを作成するための専門的なソフトウェアツールです。このコースでは、参加者がPsdto3D101を使用してプロフェッショナルなレントキュラーアウトプットを管理および適用する知識と実践的なスキルを学びます。ソフトウェアの管理面と創造的側面の両方を取り扱います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Psdto3D101ソフトウェアを使用してレントキュラーファイルを作成、管理、最適化したい初心者から中級レベルのグラフィックおよび印刷プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことをできることになります：

• レントキュラープリントとデザインの基本を理解する。
• Psdto3D101を異なるプロジェクトタイプに合わせてナビゲートし設定する。
• レイヤーとシーケンスを使用して3D、フリップ、およびモーション効果を作成する。
• プロフェッショナルな印刷のためのレントキュラーファイルをエクスポートし準備する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• Psdto3D101ソフトウェアを使用した実践的な演習。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

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

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、アーティスト、ゲーム開発者、または完全な初心者を対象としています。Blenderを使用してインタラクティブアプリケーション、ビデオゲーム、アニメーション映画などに3Dモデルを作成したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 3Dモデリングの原理と核心概念を理解します。
• さまざまなモードとツールを使用して3Dメッシュをモデリングおよび編集する方法を学びます。
• Blenderでアニメーションや視覚効果を作成する方法を学びます。
• 曲線、表面、メタボール、ヘアパーティクルを追加して実際の3D動きをシミュレートします。
• UVマッピング/アンラップ、スカルプティング、ペイントなどのツールを使用して3Dモデルを作成します。
• 3Dモデルと資産をゲームエンジン、3Dプリンター、または他のソフトウェアにエクスポートします。

Cambricon MLUs（Machine Learning Units）は、エッジおよびデータセンターのシナリオで推論と学習に最適化された専用AIチップです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの開発者がBANGPyフレームワークとNeuware SDKを使用してCambricon MLUハードウェア上でAIモデルを構築およびデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• BANGPyとNeuwareの開発環境を設定および構成します。
• PythonおよびC++ベースのモデルをCambricon MLUs向けに開発および最適化します。
• Neuwareランタイムを使用してエッジデバイスやデータセンターデバイスにモデルをデプロイします。
• MLU固有のアクセラレーション機能を統合したMLワークフローを作成します。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• BANGPyとNeuwareを使用した開発とデプロイの実践。
• 最適化、統合、テストに焦点を当てた指導付き演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• Cambriconデバイスモデルやユースケースに基づいたカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level system administrators and IT professionals who wish to install, configure, manage, and troubleshoot CUDA environments.

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

• Understand the architecture, components, and capabilities of CUDA.
• Install and configure CUDA environments.
• Manage and optimize CUDA resources.
• Debug and troubleshoot common CUDA issues.

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to use OpenCL to program heterogeneous devices and exploit their parallelism.

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

• Set up a development environment that includes OpenCL SDK, a device that supports OpenCL, and Visual Studio Code.
• Create a basic OpenCL program that performs vector addition on the device and retrieves the results from the device memory.
• Use OpenCL API to query device information, create contexts, command queues, buffers, kernels, and events.
• Use OpenCL C language to write kernels that execute on the device and manipulate data.
• Use OpenCL built-in functions, extensions, and libraries to perform common tasks and operations.
• Use OpenCL host and device memory models to optimize data transfers and memory accesses.
• Use OpenCL execution model to control the work-items, work-groups, and ND-ranges.
• Debug and test OpenCL programs using tools such as CodeXL, Intel VTune, and NVIDIA Nsight.
• Optimize OpenCL programs using techniques such as vectorization, loop unrolling, local memory, and profiling.

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、デザイナーや機械エンジニア、3Dモデルを構築または3D印刷する方法を学びたいすべての人向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 印刷可能な3Dモデルを作成する。
• 幾何学的変換を使用して複雑な3D形状を構築する。
• 最小限のコード行で非対話的にモデリングを行う。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level to advanced-level 3D design and 3D printing enthusiasts who wish to use Fusion 360 to design, simulate, and prepare models for 3D printing.

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

• Install and configure Fusion 360 for optimal performance.
• Design, model, and simulate 3D objects in a unified environment.
• Optimize and prepare designs for the 3D printing process.
• Collaborate and share their designs using Fusion 360's cloud capabilities.

What you will learn during the training:

• principles of creating computer graphics and desktop publishing
• ways of defining and working with color
• differences between vector and bitmap graphics
• ways to customize color photos and graphics
• principles of retouching and creating photomontages
• create your own illustrations and graphics
• entrusted to adapt to the needs of graphic material composition and printing
• how to do logo and logos
• create interesting charts and tables
• create business cards and letterhead
• creating labels, diplomas, invitations
• preparation of leaflets
• how to format text
• use of spot colors
• principles of preparing to print
• digital printing, offset printing, screen printing

Sample topics of classes:

• my poster
• portrait
• expanse
• my catalog
• my face
• billboard
• my logo

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers and UI/UX designers who wish to use Adobe LiveCycle Designer to create interactive and dynamic PDF forms.

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

• Create and edit PDF forms with various elements and properties.
• Add scripts and logic to PDF forms using JavaScript.
• Validate and secure PDF forms.
• Integrate PDF forms with data sources and web services.
• Deploy and distribute PDF forms.

このコースは、最も人気があり多目的なベクターグラフィックスプログラムの1つであるAffinity Designerを使用してグラフィックデザインの旅を始めたい方にとって最適です。コンピューターグラフィックスに初めて触れる方や、堅実な基礎を築きたい方にとっては、このコースがプロのデザインを作成するために必要な基本機能とツールを段階的に習得するのに役立ちます。

コース中:

あなたはAffinity Designerのインターフェースをナビゲートする方法を学び、その機能を使いこなせるようになります。

形状を描画と編集するための基本ツールを使用し、独自のイラストレーションやグラフィックスを作成する方法を学びます。

レイヤーの扱い方やデザインに色とテキストを使う方法を理解します。

デザインを異なる形式でエクスポートする基本を習得し、印刷やオンラインでの公開に備えます。

コース修了後は、Affinity Designerのツールを使用してシンプルなグラフィックス、ロゴ、ポスターやその他の視覚的な資料を作成できるようになります。このコースは、さらなるグラフィックデザインスキルの発展に役立つ堅実な基礎を提供します。

The participant will learn during the training:

• use a vector graphics program.
• create simple objects
• creating advanced curves
• create a logo
• tracing elements created on paper or photograph
• receipt of leaflets
• advertising posters
• open and modify documents and PDF vector, EPS

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ARToolKitを使用してモバイルARアプリケーションを開発したい初心者から中級レベルの開発者向けです。最新機能を活用し、自然特徴トラッキング、キャリブレーション、外部センサーとの統合を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、CUDAを使用してPythonアプリケーションをNVIDIA GPUで並列に実行したい中級レベルの開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Numbaコンパイラを使用して、NVIDIA GPU上で実行されるPythonアプリケーションを高速化する。
• カスタムCUDAカーネルを作成、コンパイル、および起動する。
• GPUメモリを管理する。
• CPUベースのアプリケーションをGPU加速されたアプリケーションに変換する。

FreeCAD is an open-source, customizable, multi-platform, scriptable and extensible parametric 3D modeler for designing real-life objects.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to model an object for later construction or 3D printing.

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

• Use FreeCad's tools and workflows to replace commercial CAD or BIM modeling software
• Write to many formats such as STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE, etc.
• Use Python to extend FreeCAD's functionality
• Automate FreeCad, build modules and embed FreeCAD into an existing application

Audience

• Designers
• Developers
• Mechanical engineers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

このコースは、オープンソースのベクターグラフィックツールであるInkscapeについて実践的な入門を提供します。ロゴ、アイコン、インフォグラフィックス、図表、マーケティング資料などのプロフェッショナルな視覚素材を作成するために広く使用されています。

ガイド付きの手動セッションを通じて、参加者はInkscapeのコア機能とツール（形状、パス、レイヤー、色、タイポグラフィなど）を学び、職場でのデザインニーズに合わせた演習を完了します。また、ファイル整理、共同作業、デジタルおよび印刷用のアートワークのエクスポートに関するベストプラクティスもカバーされます。

This instructor-led, live training in 大阪 (online or onsite) is aimed at web designers who wish to use Maya for creating 3D animations.

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

• Create realistic models and textures in Maya.
• Animate and render projects for high quality playback.
• Simulate natural effects like water and smoke.

このインストラクター主導のライブトレーニングコースでは、GPUを並列計算にプログラミングする方法、さまざまなプラットフォームを使用する方法、CUDAプラットフォームとその機能で作業する方法、そしてCUDAを使用してさまざまな最適化テクニックを行う方法について説明します。アプリケーションには、ディープラーニング、分析、画像処理、エンジニアリングアプリケーションなどが含まれます。

WebGL (Web Graphics Library) is a JavaScript API for rendering 3D graphics within a web browser without the use of plug-ins.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to generate realistic computer images using 3D graphics as they step through the creation of an animated 3D application that runs in a browser.

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

• Understand and use WebGL's various functionality, including meshes, transforms, cameras, materials, lighting, and animation
• Animate objects with WebGL
• Create 3D objects using WebGL

Audience

• Developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、デザインエンジニア、アーキテクト、および開発者が異なるグラフィックツールを同時に使用しながら、Pixar USDを使用して共通の3Dシーンやアセットを作成、構築、共有することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• 3Dグラフィックスとワークフローを構築するために必要な開発環境を設定する。
• 基本的なUSDコンポジションを理解し、3Dアセットやシーンを強化するために変更を適用する。
• サポートされているUSDプラグイン（Maya, Katana, Houdini）を使用して、複数のアセットを共有、統合、変換する。

Adobeのグラフィックプログラムは、グラフィックス、マルチメディア、ドキュメントの作成、編集、操作用ツールセットです。Adobe Systems社は、グラフィックス、マルチメディア、画像編集、Webデザインなどに特化した多くのプロフェッショナルソフトウェアを提供することで知られています。以下は、Adobeが開発した主要なグラフィックプログラムのいくつかです： Adobe Photoshop これは最も人気のあるラスターグラフィックス編集ソフトウェアの1つで、画像の操作、グラフィックの作成、レタッチ、色補正など、多くの高度な操作をサポートしています。 Adobe Illustrator ベクターグラフィックスに特化しており、ロゴ、イラストレーション、ベクトルグラフィックス、タイポグラフィーなどのデザインを作成できます。これらの要素は品質を損なうことなく拡大縮小が可能です。