Cursos de Gráficos Computacionales en Caracas

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean usar 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 de OpenACC.
• Anotar código con directivas y cláusulas de OpenACC.
• Utilizar la API y las bibliotecas de OpenACC.
• Perfilar, depurar y optimizar programas de OpenACC.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean aprender los fundamentos de la programación de GPUs, así como los principales marcos de trabajo y herramientas para desarrollar aplicaciones GPU.

• Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
  Entender la diferencia entre el cómputo en CPU y GPU, y las ventajas y desafíos de la programación de GPUs.
• Elegir el marco de trabajo y la herramienta adecuados para su aplicación GPU.
• Crear un programa GPU básico que realice una suma de vectores utilizando uno o más de los marcos de trabajo y herramientas mencionados.
• 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.
• Usar los respectivos espacios de memoria, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
• Utilizar los respectivos modelos de ejecución, como elementos de trabajo (work-items), grupos de trabajo (work-groups), hilos, bloques y cuadrículas, para controlar 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 prefetching (precarga) y la instrumentación (profiling).

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar diferentes marcos para la programación de GPU y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, CUDA Toolkit, la Plataforma ROCm, un dispositivo que soporte 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, estructura y ejecución de cada marco.
• Utilizar las APIs respectivas para consultar información del dispositivo, asignar y liberar memoria del dispositivo, copiar datos entre el anfitrión y el dispositivo, lanzar kernels y sincronizar hilos.
• Utilizar los respectivos lenguajes 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 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 para controlar los hilos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
• Depurar y probar programas de GPU utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimizar programas de GPU utilizando técnicas como combinación (coalescing), almacenamiento en caché, prefetching y perfilado.

Esta formación en vivo con instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a artistas, desarrolladores de videojuegos o principiantes completos que deseen utilizar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, entre otros.

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 pelo para simular movimientos 3D realistas.
• Introducción al modelado y animación no destructivos.
• Exportar modelos y activos 3D a un motor de videojuegos, impresora 3D u otro software.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Caracas (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean instalar y utilizar ROCm en Windows 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 en Windows.
• Crear un programa básico de ROCm que realice una suma de vectores en la GPU y recupere 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 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 ROCm Debugger y ROCm Profiler.
• Optimizar programas de ROCm y HIP mediante técnicas como la coalescencia, el almacenamiento en caché, la precarga y el perfilado.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar ROCm e HIP para programar GPUs AMD y explotar su paralelismo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 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.
• 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 e 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 e HIP para controlar los hilos, bloques y cuadrículas que definen el paralelismo.
• Depurar y probar programas de ROCm e HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
• Optimizar programas de ROCm e HIP utilizando técnicas como la combinación (coalescing), almacenamiento en caché, prebúsqueda (prefetching) y perfilado.

Esta formación en vivo con instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a artistas, desarrolladores de videojuegos 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:

• Comprender los principios y conceptos fundamentales del modelado 3D.
• Explorar diversos modos y herramientas para el modelado y edición de mallas 3D.
• Utilizar las herramientas para la asignación y desempaquetado UV, escultura y pintura de modelos 3D en renders.

Este curso en vivo con instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigido a diseñadores gráficos y animadores de nivel principiante e intermedio que deseen aprender a crear animaciones impresionantes, medios interactivos y contenido web atractivo utilizando Adobe Animate.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz y las herramientas de Adobe Animate.
• Crear y editar animaciones usando fotogramas clave, transiciones de movimiento y transiciones de forma.
• Diseñar animaciones y aplicaciones interactivas con ActionScript y JavaScript.
• Incorporar elementos de audio y video en sus proyectos.
• Exportar animaciones para plataformas web, de video y móviles.

Optimice el rendimiento de inferencia de las redes neuronales en procesadores de IA Ascend con esta formación avanzada impartida por un instructor en Caracas. Explore la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN, aprovechando 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 Caracas (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar CUDA para programar las GPU de NVIDIA y aprovechar su capacidad de 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 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, 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 memoria.
• Utilizar el modelo de ejecución de CUDA para controlar los hilos, bloques y cuadrículas (grids) que definen la paralelización.
• Depurar y probar programas de CUDA utilizando herramientas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimizar programas de CUDA utilizando técnicas como coalescencia, caché, previsualización (prefetching) y perfilado (profiling).

97 % de clientes satisfechos. 

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Caracas (en línea o presencial), está dirigida a artistas, desarrolladores de videojuegos o principiantes completos que deseen utilizar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y conceptos fundamentales del modelado 3D.
• Explorar diversos modos y herramientas para modelar y editar mallas tridimensionales.
• Aprender a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
• Añadir curvas, superficies, metabolas y partículas de pelo para simular movimientos realistas en 3D.
• Utilizar las herramientas de mapeo UV / desempaquetado, escultura y pintura en modelos 3D.
• Exportar modelos y recursos 3D a un motor de videojuegos, una impresora 3D u otro software.

Esta formación en vivo con instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y profesionales de TI de nivel principiante que deseen instalar, configurar, administrar y solucionar problemas de entornos CUDA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
• Instalar y configurar entornos CUDA.
• Gestionar y optimizar los recursos de CUDA.
• Depurar y solucionar problemas comunes de CUDA.

Esta capacitación en vivo con instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con niveles desde principiante hasta intermedio que deseen utilizar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y aprovechar su paralelismo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, un dispositivo 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, crear contextos, colas de comandos, buffers, kernels y eventos.
• Usar el lenguaje OpenCL C para escribir kernels que se ejecutan en el dispositivo y manipulen datos.
• Aplicar funciones integradas, extensiones y bibliotecas de OpenCL para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilizar los modelos de memoria de host y dispositivo de OpenCL para optimizar las transferencias de datos y el acceso a la memoria.
• Aplicar el modelo de ejecución de OpenCL para controlar los items de trabajo (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 mediante técnicas como vectorización, desenrollado de bucles (loop unrolling), memoria local y perfilado (profiling).

Esta formación presencial dirigida por instructores en Caracas (en línea o in situ) está dirigida a entusiastas del diseño en 3D y la impresión en 3D, desde nivel principiante hasta avanzado, que deseen utilizar Fusion 360 para diseñar, simular y preparar modelos para su impresión en 3D.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Fusion 360 para un rendimiento óptimo.
• Diseñar, modelar y simular objetos en 3D en un entorno unificado.
• Optimizar y preparar diseños para el proceso de impresión en 3D.
• Colaborar y compartir sus diseños utilizando las capacidades en la nube de Fusion 360.

Esta capacitación en vivo con instructores en Caracas (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de C++ que desean utilizar CUDA para acelerar aplicaciones, escribir núcleos 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 dirigida por instructores en Caracas (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de C/C++ que desean 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 impartida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que desean utilizar TensorFlow 2.x y Keras para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y aplicaciones multimodales.

Este curso de formación en vivo, impartido por un instructor, Caracas, aborda cómo programar GPUs para computación paralela, cómo utilizar diversas plataformas, cómo trabajar con la plataforma CUDA y sus características, y cómo realizar diversas técnicas de optimización utilizando CUDA. Algunas de las aplicaciones incluyen aprendizaje profundo, análisis, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.