Curso de Técnicas gráficas (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator)
Lo que aprenderá durante la capacitación:
- Principios de la creación de gráficos por computadora
- Formas de ajustar el color de tus fotos
- Principios de retoque y creación de fotomontajes
- Formas de preparación de logotipos, gráficos, tablas e ilustraciones
- Preparación de tarjetas de visita, anuncios sencillos, vallas publicitarias y folletos
- Conceptos básicos de la preparación de gráficos para impresión y aplicaciones de Internet
Ejemplos de temas del curso:
- Mi cartel
- retrato
- espacio
- Mi Catálogo
- Mi cara
- cartelera
- Mi Logo
Programa del Curso
Photoshop
- Conceptos básicos de construcción de imágenes y modelos de color
- Escanear
- Ajusta el color de tus fotos
- Retoques y modificaciones
- Montajes fotográficos
- Formatos de grabación, guardado y optimización de gráficos
Ilustrador
- Creación de ilustraciones, logotipos
- Confección e impresión de tarjetas de visita
- Elaboración de un sencillo flyer publicitario
- Gráficos y tablas: presentación atractiva de los datos
Requerimientos
Buenas habilidades informáticas.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Curso de Técnicas gráficas (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator) - Enquiry
Técnicas gráficas (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator) - Consultas
Testimonios (1)
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
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- Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
- Instalar y configurar entornos CUDA.
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- Utilice el compilador Numba para acelerar Python las aplicaciones que se ejecutan en las GPU NVIDIA.
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- basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.
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- Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio.
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- 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.
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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.
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- 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.
GPU Programming with CUDA
28 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (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.
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- 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.
GPU Programming with OpenCL
28 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (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.
GPU Programming - OpenCL vs CUDA vs ROCm
28 horasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (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.