Capacitación en línea de Computer Graphics en Peru

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.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Peru (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).

Esta formación en directo impartida por un instructor en Peru (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).

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (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.

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 Peru (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.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Peru (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.

Optimice el rendimiento de inferencia de las redes neuronales en los procesadores de IA Ascend con esta formación avanzada, impartida por un instructor, en Peru. Explore la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN, aprovechando el Graph Engine, TIK y TVM para el perfilado, el desarrollo de operadores personalizados y la resolución de cuellos de botella de memoria.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar CUDA para programar GPUs de NVIDIA y aprovechar su paralelismo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya CUDA Toolkit, una GPU de NVIDIA y Visual Studio Code.
• Crear un programa básico de CUDA que realice la suma de vectores en la GPU y recupere los resultados desde 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 equipo anfitrión (host) y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar hilos.
• Utilizar el lenguaje CUDA C/C++ para escribir kernels que se ejecutan en la GPU y manipular datos.
• Utilizar funciones integradas, variables y bibliotecas de CUDA para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilizar 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 cuadrículas 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 agrupación de accesos (coalescing), cacheo, pre-carga (prefetching) y perfiles de rendimiento (profiling).

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Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Peru (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. 

Esta formación en vivo con instructor en Peru (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.
• Instalar y configurar entornos CUDA.
• Gestionar y optimizar los recursos de CUDA.
• Depurar y resolver problemas comunes de CUDA.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Peru (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 capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, un dispositivo que sea compatible con OpenCL y Visual Studio Code.
• Crear un programa básico de OpenCL que realice la 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 y crear contextos, colas de comandos, búferes, kernels y eventos.
• Usar el lenguaje OpenCL C para escribir kernels que se ejecutan en el dispositivo y manipulan datos.
• Utilizar funciones integradas, extensiones y bibliotecas de OpenCL para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilizar los modelos de memoria de anfitrión y dispositivo de OpenCL para optimizar las transferencias de datos y los accesos a memoria.
• Usar el modelo de ejecución de OpenCL para controlar los items de trabajo, grupos de trabajo y rangos ND (ND-ranges).
• Depurar y probar programas de OpenCL utilizando herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
• Optimizar programas de OpenCL mediante técnicas como vectorización, desenrollado de bucles (loop unrolling), memoria local y perfiles de rendimiento (profiling).

Esta formación en vivo con un instructor en Peru (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 Peru (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 Peru (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 Peru (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.

Este curso en vivo con instructor en Peru 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.