Lokale, vom Ausbilder geleitete Live-GPU-Kurse (Graphics Processing Unit) demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen die Grundlagen der GPU und die Programmierung von GPUs. GPU-Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar. Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland . Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. NobleProg - Ihr lokaler Trainingsanbieter
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Erfahrungsberichte
Beispiele, die live diskutiert werden, Abschweifungen, Beispiele aus dem "Leben". Eine Form der Ausbildung, d.h. die Verflechtung eines Vortrags mit praktischen Beispielen und die Diskussion dieser Beispiele.
Piotr Glazor - Nokia
Kurs: NVIDIA GPU Programming - Extended
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Der Trainer zielte wirklich auf eine sehr spezifische Fallstudie ab und war in der Lage, sich an die Situation anzupassen (als sich die Lösungen für unsere Problematik während des Kurses entwickelten), und zwar über die vorgelagerte Vorbereitung hinaus.
Anne-Sophie Schwindenhammer
Kurs: Inkscape
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alle
Dominik Kutten
Kurs: Adobe LiveCycle Designer
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Organisation von Klassen
Jarosław Jasiński
Kurs: Adobe Illustrator
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Wissen und Reaktionsfähigkeit auf Probleme
Tadeusz Kopryaniuk
Kurs: Adobe Illustrator
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alles.
Janusz Magnuszewski - mLeasing
Kurs: Adobe LiveCycle Designer
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an Beispielen arbeiten
Kacper Gardziała - Exacto Sp. z o.o.
Kurs: Adobe Illustrator
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Konzentration auf die Bedürfnisse der ausgebildeten
Barbara Szubert-Tabaczka - Volkswagen Poznań Sp. z o.o.
Kurs: Adobe LiveCycle Designer
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Wissen und die Art und Weise, wie es vermittelt wird.
Magdalena Rokoszewska - Agencja Kreatywna Przereklamowani
Kurs: Techniki graficzne (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator)
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Übungen
Intel Technology Poland SP. z o.o.
Kurs: Inkscape
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Das Wissen des Moderators, das Thema, der Zugang zum Portal mit Übungen, ist, dass der Kurs aufgezeichnet wurde und ich es in einer Weile hören kann.
Intel Technology Poland SP. z o.o.
Kurs: Inkscape
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Anpassung der Gespräche an die Bedürfnisse der Teilnehmer
Aleksandra Błachaniec - BANK SPÓŁDZIELCZY W OŁAWIE
Kurs: Raster and Vector Graphics (Adobe Photoshop, Corel Draw)
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GPU Unterkategorien
GPU (Graphics Processing Unit) Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
14 Stunden
This course covers how to program GPUs for parallel computing. Some of the applications include deep learning, analytics, and engineering applications.
21 Stunden
This instructor-led, live training course in Deutschland 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 Stunden
Video-Analyse bezieht sich auf die Technologie und Techniken, die zur Verarbeitung eines Video-Streams verwendet werden. Eine gemeinsame Anwendung wäre die Aufnahme und Identifizierung von Live-Video-Events durch Bewegungsdetektion, Gesichtserkennung, Menge und Fahrzeugrechnung usw.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder OnSite) richtet sich an Entwickler, die Hardware-Accelerated Object Detection und Tracking-Modelle bauen möchten, um Streaming-Video-Daten zu analysieren.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie die notwendigen Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um zu entwickeln. Bauen, trainieren und implementieren Sie Deep Learning-Modelle, um Live-Video-Feeds zu analysieren. Identifizieren, verfolgen, segmen und voraussagen verschiedene Objekte innerhalb von Videoframes. Optimieren Sie Objektdetektion und Tracking-Modelle. Entwickeln Sie eine intelligente Videoanalyse (IVA) Anwendung.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder OnSite) richtet sich an Entwickler, die Hardware-Accelerated Object Detection und Tracking-Modelle bauen möchten, um Streaming-Video-Daten zu analysieren.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie die notwendigen Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um zu entwickeln. Bauen, trainieren und implementieren Sie Deep Learning-Modelle, um Live-Video-Feeds zu analysieren. Identifizieren, verfolgen, segmen und voraussagen verschiedene Objekte innerhalb von Videoframes. Optimieren Sie Objektdetektion und Tracking-Modelle. Entwickeln Sie eine intelligente Videoanalyse (IVA) Anwendung.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
14 Stunden
CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist eine parallele Computing-Plattform und API, die von Nvidia erstellt wurde.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Entwickler, die CUDA verwenden möchten, um Anwendungen zu bauen, die parallel auf NVIDIA GPUs laufen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verwenden Sie den Numba-Compiler, um Python Anwendungen auf NVIDIA GPUs zu beschleunigen. Erstellen, kompilieren und starten Sie benutzerdefinierte CUDA Kernen. Verwaltung des Gedächtnisses GPU Umwandeln Sie eine CPU-basierte Anwendung in eine beschleunigte Anwendung.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
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Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Entwickler, die CUDA verwenden möchten, um Anwendungen zu bauen, die parallel auf NVIDIA GPUs laufen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verwenden Sie den Numba-Compiler, um Python Anwendungen auf NVIDIA GPUs zu beschleunigen. Erstellen, kompilieren und starten Sie benutzerdefinierte CUDA Kernen. Verwaltung des Gedächtnisses GPU Umwandeln Sie eine CPU-basierte Anwendung in eine beschleunigte Anwendung.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
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Last Updated:
Zukünftige Graphics Processing Unit Kurse
Hardware-Accelerated Video Analytics
2022-07-28 09:30
14 hours
NVIDIA GPU Programming
2022-08-02 09:30
14 hours
NVIDIA GPU Programming
2022-08-02 09:30
14 hours
NVIDIA GPU Programming - Extended
2022-08-08 09:30
21 hours
GPU Programming with CUDA and Python
2022-09-01 09:30
14 hours
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