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
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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GPU (Graphics Processing Unit) Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
14 hours
Überblick
In diesem Kurs wird das Programmieren von GPU für Parallel Computing behandelt. Einige der Anwendungen umfassen Deep Learning-, Analytics- und Engineering-Anwendungen.
21 hours
Überblick
In diesem von Lehrern geführten Live-Schulungskurs erfahren Sie, wie Sie GPU für Parallel Computing programmieren, wie Sie verschiedene Plattformen verwenden, wie Sie mit der CUDA-Plattform und ihren Funktionen arbeiten und wie Sie verschiedene Optimierungstechniken mit CUDA ausführen. Einige der Anwendungen umfassen Deep Learning-, Analytics-, Bildverarbeitungs- und Engineering-Anwendungen.
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