Los cursos de capacitación en gráficos por computadora en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas los fundamentos de los gráficos por computadora. El entrenamiento de gráficos por computadora está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Louisiana o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Louisiana. NobleProg: su proveedor local de capacitación
New Orleans, LA - Regus - Place St. Charles
201 St. Charles Ave, New Orleans, United States, 70170
El lugar es fácilmente accesible en coche a través de las autopistas I‑10 e I‑610, con varios estacionamientos públicos y opciones de aparcamiento en la calle en los alrededores. Para quienes viajan por aire, el Aeropuerto Internacional Louis Armstrong de Nueva Orleans se encuentra a unos 13 kilómetros. También se puede llegar en transporte público, ya que la zona está bien conectada mediante múltiples rutas de autobús y tren ligero, todo a poca distancia a pie del centro y sus túneles peatonales.
New Orleans, LA - Regus - Downtown Superdome
1615 Poydras St, New Orleans, United States, 70112
El lugar cuenta con una ubicación céntrica y es fácilmente accesible en coche a través de las autopistas I‑10 e I‑610, con disponibilidad de estacionamiento en la calle y garajes cercanos. Para quienes lleguen por vía aérea, el Aeropuerto Internacional Louis Armstrong de Nueva Orleans se encuentra a aproximadamente 13 millas. También hay opciones de transporte público convenientes, con varias líneas de autobuses cercanas y acceso peatonal desde el centro de la ciudad, incluyendo conexión mediante el sistema de túneles para peatones.
Baton Rouge, LA - Regus – One American Place
301 N Main St, Baton Rouge, United States, 70802
El lugar se encuentra en una ubicación céntrica con fácil acceso en coche a través de las principales autopistas I‑10 e I‑12. Hay estacionamiento disponible en la calle y en garajes cercanos, lo que facilita el desplazamiento en vehículo. Para quienes viajan en avión, el Aeropuerto Metropolitano de Baton Rouge (BTR) se encuentra a aproximadamente 7 millas del lugar. También hay opciones de transporte público disponibles, con varias rutas de autobús que sirven la zona, lo que garantiza un acceso cómodo para los asistentes sin transporte privado.
Huawei Ascend es una familia de procesadores AI diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.
Este curso dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de IA intermedios y científicos de datos que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
Desarrollar aplicaciones AI utilizando MindSpore y flujos de trabajo CloudMatrix.
Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend usando operadores personalizados y tiling.
Implementar modelos en entornos edge o cloud.
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
Ejercicios guiados enfocados en la construcción, entrenamiento e implementación del modelo.
Opciones para personalizar el curso
Para solicitar un curso personalizado basado en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarlo.
La pila de IA de Huawei — desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de alto nivel MindSpore — ofrece un entorno integrado para desarrollo y despliegue de IA optimizado para hardware Ascend.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales técnicos principiantes e intermedios que deseen comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para apoyar la gestión del ciclo de vida de IA y las decisiones de infraestructura.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura en capas de la pila de cálculo de IA de Huawei.
Identificar cómo CANN apoya la optimización del modelo y el despliegue a nivel de hardware.
Evaluar el marco y la cadena de herramientas MindSpore en relación con alternativas de la industria.
Determinar la posición de la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o cloud/on-prem.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos de uso.
Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo OpenACC.
Escribir y ejecutar un programa básico de OpenACC.
Anote el código con directivas y cláusulas OpenACC.
El SDK CANN (Arquitectura de Computación para Neural Networks) proporciona herramientas poderosas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.
Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a practicantes intermedios de IA que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en producción.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Implementar y optimizar modelos CV y NLP usando CANN y AscendCL.
Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en tuberías en vivo.
Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
Construir pipelines de CV/NLP en tiempo real para escenarios de implementación basados en dispositivos de borde o nube.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y demostración.
Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
Diseño en vivo de tuberías utilizando casos reales de CV y PLN.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos de la programación GPU y los principales marcos y herramientas para desarrollar aplicaciones GPU.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de: Comprender la diferencia entre la CPU y la computación GPU y los beneficios y desafíos de la programación GPU.
Elija el marco y la herramienta adecuados para su aplicación GPU.
Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores utilizando uno o más de los marcos y herramientas.
Utilice las API, los lenguajes y las bibliotecas respectivos para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución respectivos, como elementos de trabajo, grupos de trabajo, subprocesos, bloques y cuadrículas, para controlar el paralelismo.
Depurar y probar GPU programas utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimice GPU los programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten la optimización y personalización avanzada de operadores de modelos AI para Huawei Ascend hardware.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a desarrolladores de sistemas avanzados que desean construir, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos AI utilizando el modelo de programación TIK de CANN e integración del compilador TVM.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Escribir y probar operadores AI personalizados usando la DSL TIK para procesadores Ascend.
Integrar operaciones personalizadas en el tiempo de ejecución CANN y el grafo de ejecución.
Usar TVM para la programación de operadores, autoajuste y pruebas de rendimiento.
Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucción para patrones de cálculo personalizados.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y demostración.
Codificación práctica de operadores utilizando las tuberías TIK y TVM.
Pruebas y ajustes en hardware Ascend o simuladores.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean utilizar diferentes marcos para la programación de GPU y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, la herramienta CUDA Toolkit, la plataforma ROCm, un dispositivo que soporte OpenCL, CUDA o ROCm y Visual Studio Code.
Crear un programa básico de GPU que realice una suma vectorial utilizando OpenCL, CUDA y ROCm, y comparar la sintaxis, estructura y ejecución de cada marco.
Usar las respectivas API para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria de dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, lanzar núcleos (kernels) y sincronizar hilos.
Utilizar los lenguajes correspondientes para escribir núcleos que se ejecutan en el dispositivo y manipular datos.
Usar las funciones, variables y bibliotecas incorporadas de cada marco para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilizar los espacios de memoria correspondientes, como global, local, constante y privado, para optimizar transferencias de datos y accesos a memoria.
Usar los modelos de ejecución respectivos para controlar los hilos, bloques y cuadrículas que definen la paralelización.
Depurar y probar programas GPU utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimizar los programas de GPU mediante técnicas como coalescencia, caché, prefetching y perfilado.
CloudMatrix es la plataforma unificada de desarrollo y despliegue de IA de Huawei diseñada para apoyar tuberías de inferencia escalables y de grado de producción.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de AI de nivel principiante a intermedio que desean implementar y monitorear modelos de IA utilizando la plataforma CloudMatrix con integración de CANN y MindSpore.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Usar CloudMatrix para empaquetar, implementar y servir modelos.
Convertir y optimizar modelos para chipsets Ascend.
Configurar tuberías para tareas de inferencia en tiempo real y por lotes.
Monitorear implementaciones y ajustar el rendimiento en entornos de producción.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico de CloudMatrix con escenarios de implementación reales.
Ejercicios guiados enfocados en conversión, optimización y escalabilidad.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura de IA o entorno en la nube, contáctenos para coordinar.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a artistas, desarrolladores de juegos o principiantes que deseen usar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Aprende a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
Añade curvas, superficies, metabolas y partículas de pelo para simular movimientos 3D realistas.
Introducción al modelado y animación no destructiva.
Exporte modelos y activos 3D a un motor de juego, impresora 3D u otro software.
La herramienta Ascend CANN de Huawei habilita inferencias de IA poderosas en dispositivos de borde como el Ascend 310. CANN proporciona herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos donde se limitan los cálculos y la memoria.
Esta formación impartida por instructores (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que desean desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando el conjunto de herramientas CANN.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
Preparar y convertir modelos de IA para Ascend 310 usando las herramientas de CANN.
Construir pipelines de inferencia livianos utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
Optimizar el rendimiento del modelo en entornos con cálculo y memoria limitados.
Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales de borde.
Formato del Curso
Charla interactiva y demostración.
Tareas prácticas con modelos y escenarios específicos del borde.
Ejemplos de despliegue en vivo en hardware virtual o físico de borde.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen instalar y usar ROCm en Windows para programar AMD GPU y explotar su paralelismo.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio en Windows.
Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar ROCm y HIP para programar AMD GPU y explotar su paralelismo.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio.
Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a artistas, desarrolladores de juegos o principiantes que deseen usar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios y conceptos básicos del modelado 3D.
Explore una variedad de modos y herramientas para modelar y editar mallas 3D.
Utilice las herramientas para el mapeo/desenvolvimiento UV, esculpir y pintar el renderizado de modelos 3D.
CANN (Arquitectura de Cómputo para Neural Networks) es la herramienta de cómputo AI de Huawei utilizada para compilar, optimizar y desplegar modelos AI en los procesadores Ascend AI.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores AI principiantes que desean entender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo desde la capacitación hasta el despliegue, y cómo funciona con frameworks como MindSpore, TensorFlow, y PyTorch.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender el propósito y la arquitectura de la herramienta CANN.
Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
Convertir y desplegar un modelo AI simple en hardware Ascend.
Obtener conocimientos básicos para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Laboratorios prácticos con despliegue de modelos simples.
Pasos detallados de la cadena de herramientas CANN y puntos de integración.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer arreglos.
Ascend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware de IA líderes en China, cada una ofrece herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros avanzados de infraestructura e IA y rendimiento que desean optimizar flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips AI chinos.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
Benchmarkear modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
Aplicar optimizaciones a nivel de gráficos, núcleos y operadores.
Ajustar pipelines de despliegue para mejorar el rendimiento y la latencia.
Formato del Curso
Conferencias interactivas y discusiones.
Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
Ejercicios guiados enfocados en escenarios de ajuste prácticos.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, por favor contáctenos para organizarlo.
Este capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a diseñadores gráficos y animadores de nivel principiantes a intermedios que desean aprender a crear animaciones impresionantes, medios interactivos y contenido web atractivo utilizando Adobe Animate.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Navegar por la interfaz y las herramientas de Adobe Animate.
Crear y editar animaciones usando fotogramas clave, motion tweens y shape tweens.
Diseñar animaciones e aplicaciones interactivas con ActionScript y JavaScript.
Incorporar elementos de audio y video en proyectos.
Exportar animaciones para plataformas web, de video y móviles.
CANN SDK (Arquitectura de Cómputo para Neural Networks) es la base de cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores afinar y optimizar el rendimiento de redes neuronales implementadas en procesadores AI Ascend.
Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores avanzados de IA e ingenieros de sistemas que desean optimizar el rendimiento de inferencia utilizando la herramienta avanzada CANN, incluyendo el Engine Gráfico, TIK y el desarrollo de operadores personalizados.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
Entender la arquitectura en tiempo real y el ciclo de vida del rendimiento de CANN.
Utilizar herramientas de perfilado y Engine Gráfico para análisis y optimización de rendimiento.
Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
Resolver cuellos de botella de memoria e mejorar la tasa de procesamiento del modelo.
Formato del Curso
Seminario interactivo y discusión.
Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación de casos especiales.
Opciones para la Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Las arquitecturas GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y Cambricon MLUs, ofrecen alternativas a CUDA adaptadas para los mercados de IA y HPC locales.
Este entrenamiento en vivo (en línea u onsite) dirigido por un instructor está destinado a programadores avanzados de GPU y especialistas en infraestructura que desean migrar y optimizar aplicaciones existentes de CUDA para su implementación en plataformas de hardware chinas.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Evaluando la compatibilidad de las cargas de trabajo existentes de CUDA con alternativas de chips chinos.
Migrar bases de código de CUDA a entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización en distintas plataformas.
Abordar desafíos prácticos en el soporte y la implementación entre arquitecturas.
Formato del Curso
Charlas interactivas y discusiones.
Laboratorios de traducción de código y comparaciones de rendimiento prácticos.
Ejercicios guiados enfocados en estrategias de adaptación multi-GPU.
Opciones para la Personalización del Curso
Para solicitar una capacitación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar CUDA para programar NVIDIA GPU y explotar su paralelismo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya CUDA Toolkit, un código NVIDIA GPU y Visual Studio.
Cree un programa CUDA básico que realice la adición de vectores en el GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API de CUDA para consultar información del dispositivo, asignar y desasignar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice el lenguaje CUDA C/C++ para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de CUDA para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice los espacios de memoria CUDA, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice el modelo de ejecución de CUDA para controlar los subprocesos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
Depure y pruebe programas CUDA con herramientas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimice los programas CUDA mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cálculo AI de Huawei para desplegar y optimizar modelos AI en procesadores Ascend AI.
Esta formación impartida por un instructor (en línea u onsite) está dirigida a desarrolladores e ingenieros intermedios de IA que desean desplegar eficientemente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend utilizando la herramienta y el kit de herramientas CANN, como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura CANN y su papel en el proceso de despliegue de IA.
Convertir y adaptar modelos desde marcos populares a formatos compatibles con Ascend.
Utilizar herramientas como ATC, OM model conversion e inferencia en la nube o al borde con MindSpore.
Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y demostración.
Trabajo práctico utilizando herramientas de CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
Casos de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
Los aceleradores AI de Biren son GPU de alto rendimiento diseñados para cargas de trabajo de IA y HPC, con soporte para entrenamiento y inferencia a gran escala.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean programar y optimizar aplicaciones utilizando la pila propietaria GPU de Biren, con comparaciones prácticas con entornos basados en CUDA.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura y jerarquía de memoria de Biren GPU.
Configurar el entorno de desarrollo e implementar el modelo de programación de Biren.
Traducir y optimizar código estilo CUDA para plataformas Biren.
Aplicar técnicas de ajuste de rendimiento y depuración.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico del SDK Biren en cargas de trabajo de muestra GPU.
Ejercicios guiados enfocados en el porting y ajuste de rendimiento.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su pila de aplicaciones o necesidades de integración, por favor contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a artistas, desarrolladores de juegos o principiantes que deseen usar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios y conceptos básicos del modelado 3D.
Explore una variedad de modos y herramientas para modelar y editar mallas 3D.
Aprende a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
Añade curvas, superficies, metabolas y partículas de pelo para simular movimientos 3D realistas.
Utilice las herramientas para mapear/desenvolver/desenvolver, esculpir y pintar modelos 3D.
Exporte modelos y activos 3D a un motor de juego, impresora 3D u otro software.
Las unidades MLU de Cambricon (Machine Learning) son chips especializados en IA optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Configurar y configurar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
Desplegar modelos a dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución Neuware.
Integrar flujos de trabajo de IA con características de aceleración específicas de MLU.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante y profesionales de TI que deseen instalar, configurar, administrar y solucionar problemas de entornos CUDA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK OpenCL, un dispositivo que soporte OpenCL y Visual Studio Code.
Crear un programa básico en OpenCL que realice una suma vectorial en el dispositivo y recupere los resultados desde la memoria del dispositivo.
Usar la API de OpenCL para consultar información del dispositivo, crear contextos, colas de comandos, buffers, kernels y eventos.
Usar el lenguaje C de OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
Usar las funciones incorporadas, extensiones y bibliotecas de OpenCL para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilizar los modelos de memoria del host y del dispositivo en OpenCL para optimizar transferencias de datos y accesos a la memoria.
Usar el modelo de ejecución de OpenCL para controlar los elementos de trabajo, grupos de trabajo y ND-ranges.
Depurar y probar programas en OpenCL utilizando herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
Optimizar los programas en OpenCL usando técnicas tales como vectorización, despliegue de bucles, memoria local y perfilado.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está dirigida a diseñadores, ingenieros mecánicos y cualquier persona que desee aprender a crear modelos 3D que se puedan construir o imprimir en 3D.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Crea modelos 3D imprimibles.
Utilice transformaciones geométricas para crear formas 3D complejas.
Modele de una manera no interactiva utilizando líneas mínimas de código.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está dirigida a entusiastas del diseño 3D y la impresión 3D de nivel principiante a avanzado que deseen utilizar Fusion 360 para diseñar, simular y preparar modelos para la impresión 3D.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Fusion 360 para obtener un rendimiento óptimo.
Diseñe, modele y simule objetos 3D en un entorno unificado.
Optimiza y prepara los diseños para el proceso de impresión 3D.
Colabore y comparta sus diseños con las capacidades en la nube de Fusion 360.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está diseñado para desarrolladores y diseñadores UI/UX de nivel principiante a intermedio que desean usar Adobe LiveCycle Designer para crear formularios PDF interactivos y dinámicos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Crear y editar formularios PDF con diversos elementos y propiedades.
Agregar scripts y lógica a formularios PDF usando JavaScript.
Validar y asegurar formularios PDF.
Integrar formularios PDF con fuentes de datos y servicios web.
Este curso es perfecto para aquellos que desean comenzar su viaje en el diseño gráfico utilizando Affinity Designer, uno de los programas de gráficos vectoriales más populares y versátiles. Si es nuevo en los gráficos por computadora y busca una base sólida, este curso lo ayudará a dominar las características y herramientas básicas esenciales para crear diseños profesionales, paso a paso.
Durante el curso:
Aprenderá a navegar por la interfaz de Affinity Designer, lo que le permitirá utilizar sus funciones con facilidad.
Aprenderá las herramientas básicas para dibujar y editar formas, lo que le permitirá crear sus propias ilustraciones y gráficos.
Comprenderá cómo trabajar con capas y cómo utilizar colores y texto en sus diseños.
Dominará los conceptos básicos para exportar sus diseños a diferentes formatos, listos para imprimir o publicar en línea.
Después de completar el curso, podrá crear gráficos simples, logotipos, carteles y otros materiales visuales utilizando las herramientas de Affinity Designer. El curso le proporcionará una base sólida que le permitirá desarrollar aún más sus habilidades de diseño gráfico.
ARToolKit es una biblioteca de seguimiento de código abierto para crear Augmented Reality (AR) aplicaciones. Es compatible con Windows, Linux, Mac, Android y iOS.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear una aplicación móvil de realidad aumentada con ARToolKit.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Desarrollar una aplicación móvil que superponga imágenes virtuales al mundo real
Preprocese el vídeo para ajustar la iluminación y resolver problemas
Integre ARToolKit con herramientas y funcionalidades de terceros, incluidas OpenCV, Unity, OpenSceneGraph y las utilidades de calibración, GPS, brújula y cámara del dispositivo móvil
Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
La aplicación móvil desarrollada en este curso puede ser el objetivo Android y/o iOS. Para solicitar su preferencia, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Esta formación impartida por un instructor en Louisiana (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen utilizar CUDA para construir aplicaciones Python que se ejecuten en paralelo en tarjetas NVIDIA GPU.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Utilizar el compilador Numba para acelerar aplicaciones Python que se ejecutan en GPUs de NVIDIA.
Crear, compilar y lanzar kernels CUDA personalizados.
Gestionar la memoria de GPU.
Convertir una aplicación basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.
Free CAD es un modelador 3D paramétrico de código abierto, personalizable, multiplataforma, programable y extensible para diseñar objetos de la vida real.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a modelar un objeto para su posterior construcción o impresión 3D.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Utilice las herramientas y los flujos de trabajo de FreeCad para reemplazar el software comercial de modelado CAD o BIM
Escriba en muchos formatos, como STEP, IGES, STL, SVG , DXF, OBJ, IFC, DAE, etc.
Use Python para ampliar la funcionalidad de CAD gratuito
Automatice FreeCad, cree módulos e inserte CAD gratuito en una aplicación existente
Audiencia
Diseñadores
Desarrolladores
Ingenieros mecánicos
Formato del curso
Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a diseñadores web que desean usar Maya para crear animaciones 3D.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Crea modelos y texturas realistas en Maya.
Anima y renderiza proyectos para una reproducción de alta calidad.
Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Louisiana cubre cómo programar GPU para computación paralela, cómo usar varias plataformas, cómo trabajar con la plataforma CUDA y sus características, y cómo realizar varias técnicas de optimización usando CUDA. Algunas de las aplicaciones incluyen aprendizaje profundo, análisis, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.
WebGL (Web Graphics Library) es una API de JavaScript para representar gráficos en 3D dentro de un navegador web sin el uso de complementos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo generar imágenes de computadora realistas usando gráficos 3D a medida que avanzan en la creación de una aplicación animada en 3D que se ejecuta en un navegador.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender y utilizar las distintas funciones de WebGL, incluidas mallas, transformaciones, cámaras, materiales, iluminación y animación.
Animar objetos con WebGL
Crea objetos 3D usando WebGL
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso.
Lectura parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Louisiana (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de diseño, arquitectos y desarrolladores que deseen usar Pixar USD para crear, construir y compartir escenas o activos 3D comunes mientras trabajan simultáneamente desde diferentes herramientas gráficas.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear gráficos y flujos de trabajo en 3D.
Comprenda la composición básica de USD y aplique modificaciones para mejorar los activos y las escenas 3D.
Comparte, combina y transforma varios activos utilizando los plugins USD compatibles para aplicaciones de terceros (Maya, Katana y Houdini).
Los programas gráficos Adobe son un conjunto de herramientas para crear, editar y manipular gráficos, multimedia y documentos. Adobe Systems es conocido por crear muchos programas profesionales dedicados a gráficos, multimedia, edición de fotos, diseño web y más. Estos son algunos de los principales programas gráficos creados por Adobe:
Adobe Photoshop
Jest es uno de los programas de edición de gráficos rasterizados más populares. Le permite manipular fotos, crear gráficos, retocar, corregir el color y muchas otras operaciones avanzadas.
Adobe Ilustrador
Enfocado en gráficos vectoriales, Illustrator te permite crear logotipos, ilustraciones, gráficos vectoriales, diseños tipográficos y otros elementos que se pueden escalar sin perder calidad.
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Testimonios (5)
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
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