Cursuri de pregatire Adobe LiveCycle Designer

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează pasionaților de proiectare 3D și imprimare 3D de la nivel începător la avansat care doresc să utilizeze Fusion 360 pentru a proiecta, simula și pregăti modele pentru imprimare 3D.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Fusion 360 pentru o performanță optimă.
• Să proiecteze, să modeleze și să simuleze obiecte 3D într-un mediu unificat.
• Să optimizeze și să pregătească modelele pentru procesul de imprimare 3D.
• Să colaboreze și să își partajeze proiectele utilizând capacitățile cloud ale Fusion 360.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze ROCm și HIP pentru a programa AMD GPUs și a exploata paralelismul acestora.

La sfârșitul acestui curs de instruire, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include platforma ROCm, un AMD GPU și un cod Visual Studio.
• Să creeze un program ROCm de bază care să efectueze adunarea vectorială pe GPU și să recupereze rezultatele din memoria GPU.
• Utilizați API ROCm pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
• Utilizați limbajul HIP pentru a scrie nuclee care se execută pe GPU și manipulează date.
• Utilizați funcțiile, variabilele și bibliotecile integrate HIP pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Utilizați spațiile de memorie ROCm și HIP, cum ar fi spațiile de memorie globală, partajată, constantă și locală, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
• Utilizarea modelelor de execuție ROCm și HIP pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Depanarea și testarea programelor ROCm și HIP cu ajutorul unor instrumente precum ROCm Debugger și ROCm Profiler.
• Optimizarea programelor ROCm și HIP utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează designerilor grafici și animatorilor de nivel începător până la mediu care doresc să învețe cum să creeze animații uimitoare, media interactive și conținut web captivant utilizând Adobe Animate.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să navigheze prin interfața și instrumentele Adobe Animate.
• Să creeze și să editeze animații utilizând cadre cheie, tweens de mișcare și tweens de formă.
• Să proiecteze animații și aplicații interactive cu ActionScript și JavaScript.
• Încorporarea elementelor audio și video în proiecte.
• Exportați animații pentru platforme web, video și mobile.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de sistem și profesioniștilor IT începători care doresc să instaleze, să configureze, să gestioneze și să depaneze mediile CUDA.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Să înțeleagă arhitectura, componentele și capacitățile CUDA.
• Să instaleze și să configureze mediile CUDA.
• Să gestioneze și să optimizeze resursele CUDA.
• să depaneze și să rezolve problemele comune CUDA.

Acest training dirijat de instrucțurator în timp real (online sau presential) este destinat dezvoltatorilor cu cunoștințe intermediare care dorească să folosească CUDA pentru a construi aplicații Python care rulează în paralel pe NVIDIA GPU.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizeze compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe plăcile NVIDIA GPU.
• Creeze, compileze și lanseze kernel-uri CUDA personalizate.
• Gestioneze memoria GPU.
• Convertească o aplicație bazată pe CPU într-o aplicație accelerată de GPU.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să învețe elementele de bază ale programării GPU și principalele cadre și instrumente pentru dezvoltarea de aplicații GPU.

• La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  Să înțeleagă diferența dintre calculul cu procesor și calculul GPU, precum și beneficiile și provocările programării GPU.
• Să aleagă cadrul și instrumentul potrivit pentru aplicația lor GPU.
• Să creeze un program GPU de bază care efectuează adunarea vectorială folosind unul sau mai multe dintre cadrele și instrumentele prezentate.
• Să utilizeze API-urile, limbajele și bibliotecile respective pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
• Utilizați spațiile de memorie respective, cum ar fi cele globale, locale, constante și private, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
• Utilizați modelele de execuție respective, cum ar fi work-items, work-groups, fire, blocuri și grile, pentru a controla paralelismul.
• Depanarea și testarea programelor GPU cu ajutorul unor instrumente precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Optimizarea programelor GPU utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător până la mediu care doresc să utilizeze CUDA pentru a programa NVIDIA GPUs și a exploata paralelismul acestora.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Configurați un mediu de dezvoltare care include CUDA Toolkit, un NVIDIA GPU și Visual Studio Code.
• Să creeze un program CUDA de bază care efectuează adunarea vectorială pe GPU și recuperează rezultatele din memoria GPU.
• Utilizați API-ul CUDA pentru a interoga informații despre dispozitiv, a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, a copia date între gazdă și dispozitiv, a lansa nuclee și a sincroniza fire de execuție.
• Utilizați limbajul CUDA C/C++ pentru a scrie kernels care se execută pe GPU și manipulează date.
• Utilizați funcțiile încorporate, variabilele și bibliotecile CUDA pentru a efectua sarcini și operațiuni comune.
• Utilizați spațiile de memorie CUDA, cum ar fi cele globale, partajate, constante și locale, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
• Utilizați modelul de execuție CUDA pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Depanarea și testarea programelor CUDA utilizând instrumente precum CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Optimizarea programelor CUDA folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.

97% de clienți mulțumiți.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze OpenACC pentru a programa dispozitive eterogene și a exploata paralelismul acestora.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenACC SDK, un dispozitiv care suportă OpenACC și Visual Studio Cod.
• Să creeze un program OpenACC de bază care efectuează adunarea vectorială pe dispozitiv și recuperează rezultatele din memoria dispozitivului.
• Utilizați directivele și clauzele OpenACC pentru a adnota codul și pentru a specifica regiunile paralele, mișcarea datelor și opțiunile de optimizare.
• Utilizați API OpenACC pentru a interoga informații despre dispozitiv, a seta numărul dispozitivului, a gestiona erorile și a sincroniza evenimentele.
• Utilizați bibliotecile OpenACC și caracteristicile de interoperabilitate pentru a integra OpenACC cu alte modele de programare, cum ar fi CUDA, OpenMP și MPI.
• Utilizați instrumentele OpenACC pentru a realiza profilul și depanarea programelor OpenACC și pentru a identifica blocajele și oportunitățile de performanță.
• Optimizarea programelor OpenACC utilizând tehnici precum localitatea datelor, fuziunea buclelor, fuziunea nucleului și auto-tuning.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze OpenCL pentru a programa dispozitive eterogene și a exploata paralelismul acestora.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, un dispozitiv care suportă OpenCL și Visual Studio Code.
• Să creeze un program de bază OpenCL care să efectueze adunarea vectorială pe dispozitiv și să recupereze rezultatele din memoria dispozitivului.
• Utilizați OpenCL API pentru a interoga informații despre dispozitiv, a crea contexte, cozi de comenzi, tampoane, nuclee și evenimente.
• Utilizarea limbajului OpenCL C pentru a scrie nuclee care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
• Utilizarea OpenCL a funcțiilor încorporate, a extensiilor și a bibliotecilor pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să utilizeze OpenCL modelele de memorie ale gazdei și dispozitivului pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
• Utilizați modelul de execuție OpenCL pentru a controla elementele de lucru, grupurile de lucru și domeniile ND.
• Depanarea și testarea programelor OpenCL utilizând instrumente precum CodeXL, Intel VTune și NVIDIA Nsight.
• Optimizarea programelor OpenCL utilizând tehnici precum vectorizarea, derularea buclelor, memoria locală și profilarea.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze diferite cadre de lucru pentru programare GPU și să compare caracteristicile, performanța și compatibilitatea acestora.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, CUDA Toolkit, platforma ROCm, un dispozitiv care acceptă OpenCL, CUDA sau ROCm și Visual Studio Cod.
• Să creeze un program de bază GPU care efectuează adunarea vectorială utilizând OpenCL, CUDA și ROCm și să compare sintaxa, structura și execuția fiecărui cadru.
• Utilizați API-urile respective pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
• Utilizați limbajele respective pentru a scrie nuclee care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
• Să utilizeze funcțiile, variabilele și bibliotecile încorporate respective pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Utilizați spațiile de memorie respective, cum ar fi cele globale, locale, constante și private, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
• Utilizați modelele de execuție respective pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Depanarea și testarea programelor GPU cu ajutorul unor instrumente precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Optimizarea programelor GPU utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează designerilor web care doresc să utilizeze Maya pentru a crea animații 3D.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze modele și texturi realiste în Maya.
• Să animeze și să redea proiecte pentru o redare de înaltă calitate.
• Să simuleze efecte naturale precum apa și fumul.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor, în România acoperă modul de programare a GPUs pentru calcul paralel, cum se utilizează diverse platforme, cum se lucrează cu platforma CUDA și caracteristicile acesteia și cum se realizează diverse tehnici de optimizare cu ajutorul CUDA. Unele dintre aplicații includ învățarea profundă, analiza, procesarea imaginilor și aplicațiile inginerești.

WebGL (Web Graphics Library) este un API JavaScript pentru redarea graficelor 3D într-un browser web fără utilizarea pluginurilor.

În acest antrenament instruit de instructor, participanții vor învăța cum să genereze imagini computerizate realiste folosind grafica 3D în timp ce parcurg crearea unei aplicații 3D animate care rulează într-un browser.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Înțelegeți și utilizați diferitele funcționalități ale WebGL, inclusiv rețele, transformări, camere, materiale, iluminare și animație
• Animați obiectele cu WebGL
• Creați obiecte 3D utilizând WebGL

Public

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele practice

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să instaleze și să utilizeze ROCm pe Windows pentru a programa AMD GPUs și a exploata paralelismul acestora.

La sfârșitul acestui curs de instruire, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include platforma ROCm, un AMD GPU și un cod Visual Studio pe Windows.
• Să creeze un program ROCm de bază care să efectueze adunarea vectorială pe GPU și să recupereze rezultatele din memoria GPU.
• Utilizați API ROCm pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
• Utilizați limbajul HIP pentru a scrie nuclee care se execută pe GPU și manipulează date.
• Utilizați funcțiile, variabilele și bibliotecile integrate HIP pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Utilizați spațiile de memorie ROCm și HIP, cum ar fi spațiile de memorie globală, partajată, constantă și locală, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
• Utilizarea modelelor de execuție ROCm și HIP pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Depanarea și testarea programelor ROCm și HIP cu ajutorul unor instrumente precum ROCm Debugger și ROCm Profiler.
• Optimizarea programelor ROCm și HIP utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.