
Обучающие курсы местного графического процессора (графический процессор), организованные в режиме обучения, демонстрируют интерактивную дискуссию и практикуют практические навыки работы с GPU и как программировать графические процессоры Обучение GPU доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Russia или в корпоративных учебных центрах NobleProg Russia , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Примеры обсуждались в прямом эфире, отступления, примеры из "жизни". Форма обучения, т.е. переплетение лекции с практическими примерами и обсуждение этих примеров.
Piotr Glazor - Nokia
Курсы: NVIDIA GPU Programming - Extended
Machine Translated
все
Dominik Kutten
Курсы: Adobe LiveCycle Designer
Machine Translated
организация классов Jarosław Jasiń
Jarosław Jasiński
Курсы: Adobe Illustrator
Machine Translated
знания и реактивность к проблемам Tadeusz Kopryaniuk - Jedn
Tadeusz Kopryaniuk
Курсы: Adobe Illustrator
Machine Translated
Тренер действительно нацелился на нашу потребность в очень конкретном тематическом исследовании и смог приспособиться к ситуации (как решения нашей проблемы, возникшей в ходе курса), помимо подготовки вверх по течению, которую он сделал
Anne-Sophie Schwindenhammer
Курсы: Inkscape
Machine Translated
все.
Janusz Magnuszewski - mLeasing
Курсы: Adobe LiveCycle Designer
Machine Translated
Упражнения
Intel Technology Poland SP. z o.o.
Курсы: Inkscape
Machine Translated
Знание ведущего, предмет, доступ к порталу с упражнениями, является то, что курс был записан, и я могу слушать его в то время.
Intel Technology Poland SP. z o.o.
Курсы: Inkscape
Machine Translated
GPU Подкатегории
GPU Содержание курса
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.