Курсы GPU

Курсы GPU

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

★★★★★
★★★★★

GPU Подкатегории

GPU Содержание курса

Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
14 часов
Обзор
This course covers how to program GPUs for parallel computing. Some of the applications include deep learning, analytics, and engineering applications.
21 часов
Обзор
This instructor-led, live training course in Russia 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 часов
Обзор
This instructor-led, live training in Russia (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.
14 часов
Обзор
This instructor-led, live training in Russia (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.
выходные GPU курсы, курсы GPU выходного дня, вечерние GPU курсы, GPU технические учебные курсы, GPU буткемп, GPU буткэмп, GPU курсы с инструктором, GPU тренинг с инструктором, выходной GPU тренинг, тренинг GPU выходного дня, вечерние GPU курсы, GPU коачинг, GPU тренерство, GPU тренинг, GPU инструктор, GPU тренер, GPU коач, GPU курсы, GPU занятия, GPU локальные, GPU частные занятия, GPU частные курсы, GPU индивидуальный тренинг, GPU индивидуальные занятия

Скидки

В настоящее время акции не проводятся

Информационная рассылка

Мы уважаем конфиденциальность Ваших персональных данных. Мы обязуемся не передавать Ваши данные третьим лицам. Вы всегда можете изменить свои настройки конфиденциальности или полностью отказаться от подписки.

Наши клиенты

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Russia!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

Этот сайт в других странах / регионах