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 Valencia o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Valencia. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Valencian Community
NobleProg Valencia, Plaza Manuel Sanchis Guarner, 10, Valencia, spain, 46004
Valencia es la tercera ciudad y área metropolitana más poblada de España, por detrás de Madrid y Barcelona.Con un numero ...
Valencia es la tercera ciudad y área metropolitana más poblada de España, por detrás de Madrid y Barcelona.Con un numero de habitantes superior a los 700.000.
Entre sus monumentos más representativos se encuentran el Miguelete, la Catedral, las Torres de Serranos y de Quart, la Lonja de la Seda, declarada como Patrimonio de la Humanidad por la Unesco en 1996, y la Ciudad de las Artes y las Ciencias.
Además de su aeropuerto la ciudad de Valencia dispone de lineas de ferrocarril,tranvia,metro y autobuses que circulan por toda la metropolis.
El Hotel Senator Parque Central está situado en pleno centro de Valencia, a sólo unos minutos del casco antiguo. Rodeado de tiendas, restaurantes y lugares de ocio, el hotel está muy bien comunicado: frente al establecimiento encontrará una parada de autobús que le llevará hasta las playas (5 km) y a sólo 15 minutos caminando podrá llegar a la estación de Xàtiva.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenACC SDK, un dispositivo compatible con OpenACC y Visual Studio Código.
Cree un programa OpenACC básico que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados de la memoria del dispositivo.
Utilice las directivas y cláusulas de OpenACC para anotar el código y especificar las regiones paralelas, el movimiento de datos y las opciones de optimización.
Utilice la API de OpenACC para consultar la información del dispositivo, establecer el número de dispositivo, controlar los errores y sincronizar eventos.
Utilice las bibliotecas OpenACC y las funciones de interoperabilidad para integrar OpenACC con otros modelos de programación, como CUDA, OpenMP y MPI.
Utilice las herramientas de OpenACC para perfilar y depurar programas de OpenACC e identificar cuellos de botella y oportunidades de rendimiento.
Optimice los programas OpenACC utilizando técnicas como la localidad de datos, la fusión de bucles, la fusión de kernel y el ajuste automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar diferentes marcos para GPU programación y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, kit de herramientas CUDA, plataforma ROCm, un dispositivo compatible con OpenCL, CUDA o ROCm y Visual Studio código.
Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores usando OpenCL, CUDA y ROCm, y compare la sintaxis, la estructura y la ejecución de cada marco.
Utilice las API respectivas 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 lenguajes respectivos para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas respectivas para realizar tareas y operaciones comunes.
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 para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen 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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (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 Valencia (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 Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar CUDA para programar NVIDIA GPU y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya el kit de herramientas CUDA, un código NVIDIA GPU y Visual Studio.
Cree un programa CUDA básico que realice la suma de vectores en el GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API de CUDA 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 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 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 CUDA para controlar los subprocesos, los bloques y las 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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o en el sitio) 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 capacitación, los participantes serán capaces de:
Cree 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 Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, un dispositivo que admita OpenCL y Visual Studio código.
Cree un programa básico OpenCL que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados de la memoria del dispositivo.
Utilice la API OpenCL para consultar información del dispositivo, crear contextos, colas de comandos, búferes, kernels y eventos.
Utilice el lenguaje C OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
Utilice OpenCL funciones, extensiones y bibliotecas integradas para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice OpenCL modelos de memoria de host y dispositivo para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice el modelo de ejecución OpenCL para controlar los elementos de trabajo, los grupos de trabajo y los intervalos ND.
Depurar y probar OpenCL programas utilizando herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
Optimice OpenCL programas utilizando técnicas como la vectorización, el desenrollado de bucles, la memoria local y la creación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (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.
Los programas gráficos de Adobe son un conjunto de herramientas para crear, editar y manipular gráficos, multimedia y documentos. Adobe Systems es conocido por crear una variedad de 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
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 Illustrator
Enfocado en gráficos vectoriales, Illustrator permite crear logotipos, ilustraciones, gráficos vectoriales, diseños tipográficos y otros elementos que se pueden escalar sin perder calidad.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio y diseñadores de UI / UX que deseen usar Adobe LiveCycle Designer para crear formularios PDF interactivos y dinámicos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Cree y edite formularios PDF con varios elementos y propiedades.
Añada scripts y lógica a los formularios PDF mediante JavaScript.
Valide y proteja los formularios PDF.
Integre formularios PDF con fuentes de datos y servicios web.
Para aquellos que quieren comenzar con nuevo software, así como que ya conocen otro software para gráficos vectoriales y quieren comenzar rápidamente a trabajar con nuevo software.
Durante la formación de 3 días, los participantes aprenderán algo de la historia de la teoría y las directrices transformadas en proyectos de muestra: "Calco" desde un dibujo sobre papel hasta una imagen vectorial que puede utilizarse para imprimir, cortar, grabar, etc. Reglas de "Curvas de Pierre Bézier" para crear curvas básicas y complejas, así como para editarlas y repararlas. "Tipografía": creación de su propia fuente desde el dibujo hasta la obtención de un archivo de fuente de tipo abierto (OTF).
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (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.
FreeCAD 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 cómo modelar un objeto para una construcción posterior o impresión 3D.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Use las herramientas y los flujos de trabajo de FreeCad para reemplazar el software comercial de modelado CAD o BIM
Escribir en muchos formatos, como STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE, etc.
Use Python para extender la funcionalidad de FreeCAD
Automatice FreeCad, cree módulos e incruste FreeCAD en una aplicación existente
Audiencia
Diseñadores
Desarrolladores
Ingenieros mecánicos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Artoolkit es una biblioteca de seguimiento de código abierto para crear aplicaciones de realidad aumentada. Es compatible con Windows, Linux, Mac, Android e iOS.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a construir una aplicación móvil de realidad aumentada con Artoolkit.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Desarrollar una aplicación móvil que superpone imágenes virtuales en el mundo real
Vídeo preprocesado para ajustar la iluminación y resolver problemas
Integre ARToolkit con herramientas y funcionalidades de terceros, incluyendo OpenCV, Unity, OpenSceneGraph y las utilidades de calibración GPS, brújula y cámara del dispositivo móvil.
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
La aplicación móvil desarrollada en este curso puede ser Android y / o iOS. Para solicitar su preferencia, contáctenos para hacer arreglos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (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).
Este curso cubre cómo programar GPU para computación paralela. Algunas de las aplicaciones incluyen aplicaciones de aprendizaje profundo, análisis e ingeniería.
Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Valencia 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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean crear modelos de detección y seguimiento de objetos acelerados por hardware para analizar datos de transmisión de video.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar a desarrollar.
Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje profundo para analizar transmisiones de video en vivo.
Identifique, rastree, segmente y prediga diferentes objetos dentro de los fotogramas de video.
Optimice los modelos de detección y seguimiento de objetos.
Implemente una aplicación de análisis de vídeo inteligente (IVA).
WebGL (Web Graphics Library) es una API de JavaScript para renderizar gráficos 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 en 3D a medida que avanzan en la creación de una aplicación 3D animada que se ejecuta en un navegador.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprenda y use las diversas funcionalidades de WebGL, incluyendo mallas, transformaciones, cámaras, materiales, iluminación y animación
Anima objetos con WebGL
Crea objetos 3D usando WebGL
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o en el sitio) está dirigida a diseñadores web que desean usar Maya para crear animaciones 3D.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Crea modelos y texturas realistas en Maya.
Anima y renderiza proyectos para una reproducción de alta calidad.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Valencia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar CUDA para crear Python aplicaciones que se ejecutan en paralelo en GPU NVIDIA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Utilice el compilador Numba para acelerar Python las aplicaciones que se ejecutan en las GPU NVIDIA.
Cree, compile y lance kernels CUDA personalizados.
Administre la memoria de la GPU.
Convierta una aplicación
basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.
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Testimonios (4)
Todo se hizo a un ritmo perfectamente ajustado de una manera comprensible y accesible, lo que permitió un aprendizaje efectivo y la ampliación de las propias competencias. El formador es una persona cualificada que es capaz de explicar muchas cuestiones con el fin de mejorar los proyectos realizados durante el curso.
A través de ejemplos sencillos, muestra y analiza aspectos importantes que se necesitan para realizar modelos más avanzados. Considero que la formación ha sido muy exitosa.
Klaudia - CB POLAND sp. z o.o.
Curso - Blender: 3D Modeling Fundamentals
Traducción Automática
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
Traducción Automática
La dinamica.
Miguel Angel Hernandez Cardenas - KNOW COACHING HOW S.C.
Curso - Adobe LiveCycle Designer
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