A helyi, oktató által vezetett élő GPU (Graphics Processing Unit) képzések interaktív megbeszéléseken és praktikus gyakorlatokon keresztül demonstrálják a GPU alapjait és a GPU-k programozását. A GPU-képzés "on-site élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el. A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország . A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik. NobleProg - a helyi oktatási szolgáltató
Machine Translated
Vélemények
Példák tárgyalt élő, elkalandok, példák az "élet". A képzés egy formája, azaz egy előadás gyakorlati példákkal való összefonása és e példák megvitatása.
Piotr Glazor - Nokia
Kurzus: NVIDIA GPU Programming - Extended
Machine Translated
A tréner valóban egy nagyon konkrét esettanulmányra támaszkodott, és képes volt alkalmazkodni a helyzethez (ahogyan a probléma megoldásai a tanfolyam folyamán alakultak ki), a felfelé irányuló felkészülésen túl.
Anne-Sophie Schwindenhammer
Kurzus: Inkscape
Machine Translated
minden
Dominik Kutten
Kurzus: Adobe LiveCycle Designer
Machine Translated
osztályok szervezése
Jarosław Jasiński
Kurzus: Adobe Illustrator
Machine Translated
tudás és a problémák reaktivitása T
Tadeusz Kopryaniuk
Kurzus: Adobe Illustrator
Machine Translated
mindent.
Janusz Magnuszewski - mLeasing
Kurzus: Adobe LiveCycle Designer
Machine Translated
dolgozik példákon
Kacper Gardziała - Exacto Sp. z o.o.
Kurzus: Adobe Illustrator
Machine Translated
Összpontosítva igényeinek képzett
Barbara Szubert-Tabaczka - Volkswagen Poznań Sp. z o.o.
Kurzus: Adobe LiveCycle Designer
Machine Translated
Tudás és ahogy azt közlik.
Magdalena Rokoszewska - Agencja Kreatywna Przereklamowani
Kurzus: Techniki graficzne (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator)
Machine Translated
Graphics Processing Unit Subcategories
GPU Course Outlines
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
14 hours
Összefoglaló
This course covers how to program GPUs for parallel computing. Some of the applications include deep learning, analytics, and engineering applications.
21 hours
Összefoglaló
This instructor-led, live training course in Magyarország covers how to program GPUs for parallel computing, how to use various platforms, how to work with the CUDA platform and its features, and how to perform various optimization techniques using CUDA. Some of the applications include deep learning, analytics, image processing and engineering applications.
14 hours
Összefoglaló
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.
14 hours
Összefoglaló
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at developers who wish to use CUDA to build Python applications that run in parallel on NVIDIA GPUs.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use the Numba compiler to accelerate Python applications running on NVIDIA GPUs.
- Create, compile and launch custom CUDA kernels.
- Manage GPU memory.
- Convert a CPU based application into a GPU-accelerated application.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use the Numba compiler to accelerate Python applications running on NVIDIA GPUs.
- Create, compile and launch custom CUDA kernels.
- Manage GPU memory.
- Convert a CPU based application into a GPU-accelerated application.
Upcoming Graphics Processing Unit Courses
2021-07-26 09:30:00
21 hours
2021-07-29 09:30:00
14 hours
2021-07-29 09:30:00
14 hours
2021-08-23 09:30:00
14 hours
2021-09-02 09:30:00
14 hours
Other countries
Consulting
Online GPU (Graphics Processing Unit) courses, Weekend GPU courses, Evening GPU training, Graphics Processing Unit boot camp, GPU (Graphics Processing Unit) instructor-led, Weekend Graphics Processing Unit training, Evening Graphics Processing Unit courses, Graphics Processing Unit (GPU) coaching, GPU (Graphics Processing Unit) instructor, GPU trainer, GPU (Graphics Processing Unit) training courses, GPU classes, GPU on-site, Graphics Processing Unit (GPU) private courses, GPU one on one training
.png "european space agency (esa)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)"){kind=small}
.png "new york stock exchange (nyse)")