Los cursos de formación en Gráficos por Computadora, impartidos presencialmente o a distancia con un instructor en vivo, demuestran a través de discusiones interactivas y práctica manual los fundamentos de la computación gráfica.
La formación en Gráficos por Computadora está disponible como "formación en vivo en línea" o "formación en vivo presencial". La formación en vivo en línea (también conocida como "formación remota en vivo") se lleva a cabo mediante un escritorio remoto interactivo. La formación en vivo presencial puede realizarse localmente en las instalaciones del cliente en Lima o en los centros de formación corporativos de NobleProg en Lima.
NobleProg -- Tu proveedor local de formación
Lima - Edificio Tempus San Isidro
Av. Santo Toribio 115, Lima, Perú, 27
Edificio Tempus es un edificio clase A completamente nuevo, situado estratégicamente en la esquina de la Av. Víctor Belaunde y Av. San Toribio, en el corazón de San Isidro. Contamos con gran capacidad de estacionamientos. Este centro se encuentra a unos 300 metros de distancia de nuestro centro de negocios ubicado en el Centro Empresarial Real Seis.
Lima - Miguel Grau
Av. Almte. Miguel Grau 709 Lima , Lima, Perú, 15063
Amplía los horizontes de tu negocio con un espacio de trabajo en Barranco, uno de los 43 distritos de Lima, que cuenta con una excelente conectividad a sus alrededores. Disfruta de un desplazamiento sin esfuerzo hacia tu oficina a través de las paradas de autobús Avenida Almirante Miguel Grau S/N y Bulevar - Embarque Sur 2.
Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
Optimizar el rendimiento en NPUs de Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de descomposición (tiling).
Desplegar modelos en entornos de borde o en la nube.
Formato del curso
Clase interactiva y discusión.
Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, por favor contáctenos para coordinar.
La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de trabajo de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno integrado para el desarrollo y despliegue de IA, optimizado para hardware Ascend.
Esta capacitación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que desean comprender cómo los componentes CANN y MindSpore funcionan juntos para administrar el ciclo de vida de la IA y tomar decisiones sobre infraestructura.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura por capas de la pila de computación de IA de Huawei.
Identificar cómo CANN admite la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
Evaluar el marco de trabajo MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con alternativas del sector.
Situar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/situados en las instalaciones (on-prem).
Formato del curso
Lecciones interactivas y debates.
Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos prácticos.
Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Configurar un entorno de desarrollo con OpenACC.
Escribir y ejecutar un programa básico con OpenACC.
Anotar el código con directivas y cláusulas de OpenACC.
Utilizar la API y las bibliotecas de OpenACC.
Perfilar, depurar y optimizar programas con OpenACC.
El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje mediante el CANN SDK para casos de uso en producción.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Implementar y optimizar modelos de VC y PLN usando CANN y AscendCL.
Utilizar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
Construir pipelines VC/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en el borde o en la nube.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y demostración.
Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de VC y PLN.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean aprender los fundamentos de la programación de GPUs y los principales frameworks y herramientas para desarrollar aplicaciones para GPUs.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán: Comprender la diferencia entre el cálculo con CPU y GPU, así como las ventajas y desafíos de la programación de GPUs.
Elegir el framework y la herramienta adecuados para su aplicación de GPU.
Crear un programa básico de GPU que realice una adición de vectores utilizando uno o más de los frameworks y herramientas.
Utilizar las respectivas API, lenguajes y bibliotecas para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, lanzar kernels y sincronizar hilos.
Utilizar los respectivos espacios de memoria, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y el acceso a la memoria.
Utilizar los respectivos modelos de ejecución, como elementos de trabajo, grupos de trabajo, hilos, bloques y cuadrículas, para controlar el paralelismo.
Depurar y probar programas de GPU utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimizar programas de GPU mediante técnicas como la coalescencia, el almacenamiento en caché, la precarga y la instrumentación (profiling).
CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de los operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que desean crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución y el gráfico de ejecución de CANN.
Utilizar TVM para la planificación de operadores, la auto-optimización y la creación de perfiles.
Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cálculo personalizados.
Formato del curso
Conferencia interactiva y demostración.
Programación práctica de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
Pruebas y ajuste en hardware Ascend o simuladores.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Esta formación en directo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes e intermedios que deseen utilizar diferentes marcos de trabajo para la programación con GPU y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, el Kit de herramientas de CUDA, la plataforma ROCm, un dispositivo compatible con OpenCL, CUDA o ROCm, y Visual Studio Code.
Crear un programa básico de GPU que realice una suma de vectores utilizando OpenCL, CUDA y ROCm, y comparar la sintaxis, la estructura y la ejecución de cada marco.
Utilizar las API respectivas para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, lanzar kernels y sincronizar hilos.
Utilizar los lenguajes respectivos para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
Utilizar las funciones integradas, variables y bibliotecas respectivas para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilizar los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y el acceso a la memoria.
Utilizar los modelos de ejecución respectivos para controlar los hilos, bloques y rejillas que definen el paralelismo.
Depurar y probar programas GPU utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimizar programas GPU utilizando técnicas como la coalescencia, el almacenamiento en caché, la precarga de datos (prefetching) y el análisis de rendimiento (profiling).
CloudMatrix es la plataforma unificada de desarrollo y despliegue de inteligencia artificial de Huawei, diseñada para soportar pipelines de inferencia escalables y de grado productivo.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de IA de nivel principiante a intermedio que deseen desplegar y monitorear modelos de IA utilizando la plataforma CloudMatrix con integración de CANN y MindSpore.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Utilizar CloudMatrix para el empaquetado, despliegue y servicio de modelos.
Convertir y optimizar modelos para conjuntos de chips Ascend.
Configurar pipelines para tareas de inferencia en tiempo real y por lotes.
Monitorear los despliegues y ajustar el rendimiento en entornos de producción.
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico de CloudMatrix con escenarios reales de despliegue.
Ejercicios guiados centrados en la conversión, optimización y escalabilidad.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura de IA o entorno en la nube, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a artistas, desarrolladores de juegos o principiantes completos que deseen utilizar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Aprender a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
Añadir curvas, superficies, metabolas y partículas de cabello para simular movimientos 3D realistas.
Introducción al modelado y la animación no destructivos.
Exportar modelos y activos 3D a un motor de juegos, impresora 3D u otro software.
El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una inferencia de IA potente en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos donde los recursos de cómputo y memoria son limitados.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas de CANN.
Construir pipelines de inferencia ligeros mediante MindSpore Lite y AscendCL.
Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con recursos limitados de cómputo y memoria.
Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y demostraciones.
Prácticas de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
Ejemplos de implementación en vivo en hardware virtual o físico de borde.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean instalar y usar ROCm en Windows para programar GPUs de AMD y explotar su paralelismo.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, una GPU de AMD y Visual Studio Code en Windows.
Crear un programa básico de ROCm que realice una adición de vectores en la GPU y recupere los resultados desde la memoria de la GPU.
Utilizar la API de ROCm para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, lanzar kernels y sincronizar hilos.
Usar el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos.
Utilizar funciones incorporadas, variables y bibliotecas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Usar los espacios de memoria de ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y el acceso a la memoria.
Utilizar los modelos de ejecución de ROCm y HIP para controlar los hilos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
Depurar y probar programas de ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
Optimizar programas de ROCm y HIP utilizando técnicas como agrupación (coalescing), almacenamiento en caché, precarga (prefetching) y perfilado.
Esta formación presencial impartida por instructores en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar ROCm y HIP para programar GPUs AMD y explotar su paralelismo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, una GPU AMD y Visual Studio Code.
Crear un programa básico de ROCm que realice una suma de vectores en la GPU y obtenga los resultados de la memoria de la GPU.
Utilizar la API de ROCm para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, lanzar kernels y sincronizar hilos.
Utilizar el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos.
Utilizar las funciones integradas, variables y bibliotecas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilizar los espacios de memoria de ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilizar los modelos de ejecución de ROCm y HIP para controlar los hilos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
Depurar y probar programas de ROCm y HIP utilizando herramientas como el depurador de ROCm y el perfilador de ROCm.
Optimizar programas de ROCm y HIP utilizando técnicas como la coalescencia, el almacenamiento en caché, la prebúsqueda y la medición de rendimiento.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor Lima (en línea o presencial) está destinada a artistas, desarrolladores de videojuegos o principiantes completos que deseen utilizar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios y conceptos fundamentales del modelado 3D.
Explorar una variedad de modos y herramientas para modelar y editar mallas 3D.
Utilizar las herramientas para la asignación de UV/desenvuelto, escultura y pintura, así como la renderización de modelos 3D.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación de IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar e implementar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.
Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta la implementación, y cómo funciona con frameworks como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
Convertir e implementar un modelo de IA básico en hardware Ascend.
Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración de CANN.
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Talleres prácticos con implementación de modelos sencillos.
Recorrido paso a paso por la cadena de herramientas de CANN y los puntos de integración.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Ascend, Biren y Cambricon son las principales plataformas de hardware de inteligencia artificial (IA) en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta capacitación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura y rendimiento de IA que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos a través de múltiples plataformas de chips de IA chinos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Ejecutar pruebas de rendimiento (benchmarking) en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, a nivel de núcleo (kernel) y a nivel de operador.
Afinar los pipelines de implementación para mejorar el rendimiento y reducir la latencia.
Formato del curso
Conferencias interactivas y debates.
Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de afinamiento.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para coordinarlo.
Esta formación en vivo impartida por instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a diseñadores gráficos y animadores de nivel principiante e intermedio que desean aprender cómo crear animaciones impresionantes, medios interactivos y contenido web atractivo utilizando Adobe Animate.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Navegar por la interfaz y las herramientas de Adobe Animate.
Crear y editar animaciones usando fotogramas clave, tweens de movimiento y tweens de forma.
Diseñar animaciones e aplicaciones interactivas con ActionScript y JavaScript.
Incorporar elementos de audio y video en los proyectos.
Exportar animaciones para la web, video y plataformas móviles.
El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en procesadores de IA Ascend.
Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento de inferencia utilizando el conjunto de herramientas avanzado de CANN, incluyendo el Motor de Grafos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura en tiempo de ejecución del CANN y su ciclo de vida para el rendimiento.
Utilizar herramientas de perfilado (profiling) y el Motor de Grafos para el análisis y la optimización del rendimiento.
Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento del modelo (throughput).
Formato del Curso
Clase interactiva y discusión.
Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos extremos (edge-case).
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Las arquitecturas GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y los MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA diseñadas específicamente para los mercados locales de IA y HPC.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores GPU de nivel avanzado e especialistas en infraestructura que deseen migrar y optimizar aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con las alternativas de chips chinos.
Portar bases de código CUDA a los entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre plataformas.
Afrontar desafíos prácticos en el soporte multi-arquitectura y la implementación.
Formato del Curso
Clase interactiva y discusión.
Laboratorios prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación para múltiples GPU.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para organizarlo.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean utilizar CUDA para programar GPUs NVIDIA y explotar su paralelismo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya el CUDA Toolkit, una GPU NVIDIA y Visual Studio Code.
Crear un programa básico de CUDA que realice la adición de vectores en la GPU y obtenga los resultados de la memoria de la GPU.
Utilizar la API de CUDA para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, ejecutar kernels y sincronizar hilos.
Utilizar el lenguaje C/C++ de CUDA para escribir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos.
Utilizar funciones, variables y bibliotecas integradas de CUDA para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilizar los espacios de memoria de CUDA, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilizar el modelo de ejecución de CUDA para controlar los hilos, bloques y rejillas que definen el paralelismo.
Depurar y probar programas de CUDA utilizando herramientas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimizar programas de CUDA utilizando técnicas como la coalescencia, el almacenamiento en caché, la precarga y la perfilización.
Psdto3D101 es una herramienta de software especializada diseñada para crear archivos lentículos con efectos tridimensionales, animaciones de cambio, transformación y movimiento. Este curso proporciona a los participantes el conocimiento y las habilidades prácticas necesarios para gestionar y aplicar Psdto3D101 en la producción de salidas lenticulares profesionales, cubriendo tanto los aspectos de gestión como creativos del software.
Esta formación presencial o en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de diseño gráfico e impresión de nivel básico a intermedio que deseen crear, gestionar y optimizar archivos lentículos utilizando el software Psdto3D101.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos del diseño y la impresión de lentes lenticulares.
Navegar y configurar Psdto3D101 para diferentes tipos de proyectos.
Crear efectos 3D, de cambio y movimiento utilizando capas y secuencias.
Exportar y preparar archivos lentículos para impresión profesional.
Formato del Curso
Lecciones interactivas y discusión en grupo.
Ejercicios prácticos utilizando el software Psdto3D101.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo para IA de Huawei, diseñada para implementar y optimizar modelos de IA en procesadores AI Ascend.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar eficientemente modelos de IA entrenados en hardware Huawei Ascend utilizando la herramienta CANN y otras herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el proceso de implementación de IA.
Convertir y adaptar modelos de marcos de trabajo populares a formatos compatibles con Ascend.
Utilizar herramientas como ATC, la conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en edge y nube.
Diagnosticar problemas de implementación y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y demostraciones.
Práctica de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
Escenarios prácticos de implementación basados en modelos de IA del mundo real.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Los aceleradores de IA Biren son GPUs de alto rendimiento diseñadas para cargas de trabajo de IA y HPC, con soporte para entrenamiento e inferencia a gran escala.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen programar y optimizar aplicaciones utilizando la pila propietaria de GPU de Biren, con comparaciones prácticas frente a entornos basados en CUDA.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender la arquitectura de la GPU Biren y su jerarquía de memoria.
Configurar el entorno de desarrollo y utilizar el modelo de programación de Biren.
Traducir y optimizar código estilo CUDA para plataformas Biren.
Aplicar técnicas de ajuste de rendimiento y depuración.
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Uso práctico del SDK de Biren en cargas de trabajo de GPU de muestra.
Ejercicios guiados centrados en el porteo y el ajuste de rendimiento.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su pila de aplicaciones o necesidades de integración, contáctenos para coordinar.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Lima (en línea o presencial), está dirigida a artistas, desarrolladores de juegos o principiantes absolutos que deseen utilizar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios y conceptos fundamentales del modelado 3D.
Explorar una variedad de modos y herramientas para modelar y editar mallas 3D.
Aprender a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
Añadir curvas, superficies, metabolas y partículas de pelo para simular movimientos 3D realistas.
Utilizar las herramientas para la asignación y apertura UV (UV mapping/unwrapping), el escultorismo y la pintura de modelos 3D.
Exportar modelos y activos 3D a un motor de juegos, impresora 3D u otro software.
Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de bordes de red (edge) y centros de datos.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Configurar y establecer los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para Cambricon MLUs.
Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
Integrar flujos de trabajo de ML con funciones de aceleración específicas para MLU.
Formato del curso
Clases interactivas y discusiones.
Práctica directa con BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.
Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y profesionales de TI de nivel principiante que deseen instalar, configurar, gestionar y resolver problemas de entornos CUDA.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, un dispositivo que admita OpenCL y Visual Studio Code.
Crear un programa básico de OpenCL que realice una suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados desde la memoria del dispositivo.
Utilizar la API de OpenCL para consultar información del dispositivo, crear contextos, colas de comandos, búferes, kernels y eventos.
Utilizar el lenguaje C de OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
Utilizar las funciones integradas, extensiones y bibliotecas de OpenCL para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilizar los modelos de memoria del host y del dispositivo en OpenCL para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilizar el modelo de ejecución de OpenCL para controlar los work-items, grupos de trabajo (work-groups) y rangos ND.
Depurar y probar programas de OpenCL utilizando herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
Optimizar programas de OpenCL utilizando técnicas como vectorización, desenrollado de bucles, memoria local y perfilado.
Esta formación en vivo con un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a personas con nivel básico hasta avanzado en diseño e impresión en 3D que deseen utilizar Fusion 360 para diseñar, simular y preparar modelos para su impresión en 3D.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Instalar y configurar Fusion 360 para obtener un rendimiento óptimo.
Diseñar, modelar y simular objetos en 3D en un entorno unificado.
Optimizar y preparar los diseños para el proceso de impresión en 3D.
Colaborar y compartir sus diseños utilizando las capacidades en la nube de Fusion 360.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de C++ que desean usar CUDA para acelerar aplicaciones, escribir kernels de GPU de alto rendimiento y aprovechar bibliotecas de algoritmos paralelos para cargas de trabajo de computación científica, procesamiento de datos y aprendizaje automático.
Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores C/C++ que deseen usar CUDA para acelerar aplicaciones intensivas en cómputo, incluyendo procesamiento de datos, simulaciones científicas, cargas de trabajo de aprendizaje automático y tuberías de procesamiento de imágenes.
Esta formación en vivo dirigida por instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que deseen utilizar TensorFlow 2.x y Keras para construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones multimodales.
FreeCAD es un modelador 3D paramétrico de código abierto, personalizable, multiplataforma, programable y extensible para diseñar objetos del mundo real.
En esta formación en vivo y guiada por un instructor, los participantes aprenderán cómo modelar un objeto para su posterior construcción o impresión 3D.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Utilizar las herramientas y flujos de trabajo de FreeCAD para reemplazar software CAD o BIM comercial
Exportar a múltiples formatos como STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE, entre otros
Utilizar Python para ampliar la funcionalidad de FreeCAD
Automatizar FreeCAD, crear módulos e integrar FreeCAD en una aplicación existente
Público objetivo
Diseñadores
Desarrolladores
Ingenieros mecánicos
Formato del curso
Parte expositiva, parte de discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on
Este curso en vivo con instructor en Lima cubre cómo programar GPUs para computación paralela, cómo usar diversas plataformas, cómo trabajar con la plataforma CUDA y sus características, y cómo realizar varias técnicas de optimización utilizando CUDA. Algunas de las aplicaciones incluyen aprendizaje profundo, análisis, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.
Leer más...
Última Actualización:
Reseñas (2)
el hecho de que Huba tomara el tiempo de sentarse conmigo, siendo yo menos conocedor de la aplicación, y explicarme cada parte, mostrándome dónde me había equivocado y cómo corregir el problema
Paul - Nottinghamshire Police
Curso - Blender: 3D Modeling Fundamentals
Traducción Automática
La energía y el humor del formador.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Cursos de Fin de Semana de Computación Gráfica en Lima, Capacitación por la Tarde de Computación Gráfica en Lima, Computación Gráfica con instructor en Lima, Capacitador de Computación Gráfica en Lima, Capacitación de Fin de Semana de Computación Gráfica en Lima, Clases de Computación Gráfica en Lima, Cursos de Formación de Computación Gráfica en Lima, Computación Gráfica boot camp en Lima, Cursos Privados de Computación Gráfica en Lima, Computación Gráfica coaching en Lima, Cursos por la Tarde de Computación Gráfica en Lima, Instructor de Computación Gráfica en Lima, Clases Particulares de Computación Gráfica en Lima, Computación Gráfica en sitio en LimaCursos de Fin de Semana de Computer Graphics en Lima, Capacitación por la Tarde de Computer Graphics en Lima, Computer Graphics con instructor en Lima, Capacitación de Fin de Semana de Computer Graphics en Lima, Computer Graphics boot camp en Lima, Computer Graphics en sitio en Lima, Clases de Computer Graphics en Lima, Cursos de Formación de Computer Graphics en Lima, Capacitador de Computer Graphics en Lima, Computer Graphics coaching en Lima, Cursos Privados de Computer Graphics en Lima, Instructor de Computer Graphics en Lima, Cursos por la Tarde de Computer Graphics en Lima, Clases Particulares de Computer Graphics en Lima
