Online Gráficos Computacionais Treinamento em Brasil

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar o OpenACC para programar dispositivos heterogêneos e explorar seu paralelismo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento com OpenACC.
• Escrever e executar um programa básico em OpenACC.
• Anotar o código com diretrizes e clausulas do OpenACC.
• Usar a API e as bibliotecas do OpenACC.
• Perfilar, depurar e otimizar programas em OpenACC.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam aprender os fundamentos da programação para GPU, bem como os principais frameworks e ferramentas para o desenvolvimento de aplicações voltadas para GPU.

• Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  Compreender a diferença entre computação com CPU e GPU, além dos benefícios e desafios da programação para GPU.
• Escolher o framework e a ferramenta adequados para sua aplicação em GPU.
• Criar um programa básico de GPU que realize adição de vetores utilizando um ou mais dos frameworks e ferramentas abordados.
• Utilizar as respectivas APIs, linguagens e bibliotecas para consultar informações do dispositivo, alocar e liberar memória do dispositivo, copiar dados entre o host e o dispositivo, lançar kernels e sincronizar threads.
• Utilizar os respectivos espaços de memória, como global, local, constante e privado, para otimizar transferências de dados e acessos à memória.
• Utilizar os respectivos modelos de execução, como work-items, work-groups, threads, blocos e grids, para controlar o paralelismo.
• Depurar e testar programas de GPU usando ferramentas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK e NVIDIA Nsight.
• Otimizar programas de GPU usando técnicas como coalescimento, cacheamento, prefetching (pré-buscagem) e profiling (perfis).

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores de nível básico a intermediário que desejam utilizar diferentes frameworks para programação de GPU e comparar suas funcionalidades, desempenho e compatibilidade.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua o OpenCL SDK, o CUDA Toolkit, a Plataforma ROCm, um dispositivo que suporte OpenCL, CUDA ou ROCm e o Visual Studio Code.
• Criar um programa básico de GPU que realiza adição de vetores usando OpenCL, CUDA e ROCm, e comparar a sintaxe, estrutura e execução de cada framework.
• Utilizar as APIs respectivas para consultar informações do dispositivo, alocar e liberar memória do dispositivo, copiar dados entre o host e o dispositivo, lançar kernels e sincronizar threads.
• Utilizar as linguagens respectivas para escrever kernels que executam no dispositivo e manipulam dados.
• Utilizar as funções internas, variáveis e bibliotecas respectivas para realizar tarefas e operações comuns.
• Utilizar os respectivos espaços de memória, como global, local, constante e privado, para otimizar transferências de dados e acessos à memória.
• Utilizar os respectivos modelos de execução para controlar as threads, blocos e grades que definem o paralelismo.
• Depurar e testar programas de GPU utilizando ferramentas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK e NVIDIA Nsight.
• Otimizar programas de GPU usando técnicas como coalescência, cacheamento, pré-busca (prefetching) e perfilamento (profiling).

Este treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a artistas, desenvolvedores de jogos ou iniciantes completos que desejam usar o Blender para criar modelos 3D para aplicações interativas, jogos, filmes animados, etc.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender a criar animações e efeitos visuais com o Blender.
• Adicionar curvas, superfícies, metabolas e partículas de cabelo para simular movimentos 3D realistas.
• Introdução à modelagem e animação não destrutiva.
• Exportar modelos 3D e ativos para um motor de jogo, impressora 3D ou outro software.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor Brasil (online ou presencial), destina-se a programadores de nível iniciante a intermediário que desejam instalar e utilizar o ROCm no Windows para programar GPUs AMD e explorar seu paralelismo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclui a Plataforma ROCm, uma GPU AMD e o Visual Studio Code no Windows.
• Criar um programa básico do ROCm que realiza a adição de vetores na GPU e recupera os resultados da memória da GPU.
• Utilizar a API do ROCm para consultar informações do dispositivo, alocar e liberar memória do dispositivo, copiar dados entre o host e o dispositivo, iniciar kernels e sincronizar threads.
• Usar a linguagem HIP para escrever kernels que executam na GPU e manipulam dados.
• Utilizar funções embutidas, variáveis e bibliotecas do HIP para realizar tarefas e operações comuns.
• Aproveitar os espaços de memória do ROCm e do HIP, como global, compartilhado, constante e local, para otimizar transferências de dados e acessos à memória.
• Utilizar os modelos de execução do ROCm e do HIP para controlar as threads, blocos e grades que definem o paralelismo.
• Depurar e testar programas do ROCm e do HIP usando ferramentas como o ROCm Debugger e o ROCm Profiler.
• Otimizar programas do ROCm e do HIP usando técnicas como coalescimento, cacheamento, pré-busca e análise de desempenho (profiling).

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar o ROCm e o HIP para programar GPUs AMD e explorar seu paralelismo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclui a plataforma ROCm, uma GPU AMD e o Visual Studio Code.
• Criar um programa básico em ROCm que realiza adição de vetores na GPU e recupera os resultados da memória da GPU.
• Usar a API do ROCm para consultar informações do dispositivo, alocar e liberar memória do dispositivo, copiar dados entre host e dispositivo, iniciar kernels e sincronizar threads.
• Usar a linguagem HIP para escrever kernels que executam na GPU e manipulam dados.
• Usar funções, variáveis e bibliotecas embutidas do HIP para realizar tarefas e operações comuns.
• Usar os espaços de memória do ROCm e HIP, como global, compartilhado, constante e local, para otimizar transferências de dados e acessos à memória.
• Usar os modelos de execução do ROCm e HIP para controlar as threads, blocos e grades que definem o paralelismo.
• Depurar e testar programas em ROCm e HIP usando ferramentas como o ROCm Debugger e o ROCm Profiler.
• Otimizar programas em ROCm e HIP usando técnicas como coalescência, cacheamento, pre-busca e perfilamento (profiling).

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a artistas, programadores de videojogos ou iniciantes absolutos que desejem utilizar o Blender para criar modelos 3D para aplicações interativas, videojogos, filmes animados, etc.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e conceitos essenciais da modelagem 3D.
• Explorar diversos modos e ferramentas para modelar e editar malhas 3D.
• Utilizar as ferramentas de mapeamento UV/desenrolar (unwrapping), escultura e pintura, bem como a renderização de modelos 3D.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a designers gráficos e animadores iniciantes a intermediários que desejam aprender a criar animações impressionantes, mídia interativa e conteúdo web envolvente usando o Adobe Animate.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Navegar pela interface e ferramentas do Adobe Animate.
• Criar e editar animações usando quadros-chave, interpolações de movimento e interpolações de forma.
• Projetar animações interativas e aplicativos com ActionScript e JavaScript.
• Incorporar elementos de áudio e vídeo nos projetos.
• Exportar animações para plataformas web, vídeo e mobile.

Esta formação ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar o CUDA para programar GPUs da NVIDIA e explorar seu paralelismo.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua o CUDA Toolkit, uma GPU NVIDIA e o Visual Studio Code.
• Criar um programa básico do CUDA que executa a adição de vetores na GPU e recupera os resultados da memória da GPU.
• Usar a API CUDA para consultar informações do dispositivo, alocar e liberar memória do dispositivo, copiar dados entre host e dispositivo, lançar kernels e sincronizar threads.
• Usar a linguagem CUDA C/C++ para escrever kernels que são executados na GPU e manipulam dados.
• Usar funções embutidas, variáveis e bibliotecas do CUDA para realizar tarefas e operações comuns.
• Usar os espaços de memória do CUDA, como global, compartilhado, constante e local, para otimizar transferências de dados e acessos à memória.
• Usar o modelo de execução do CUDA para controlar as threads, blocos e grades que definem o paralelismo.
• Depurar e testar programas CUDA usando ferramentas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK e NVIDIA Nsight.
• Otimizar programas CUDA usando técnicas como mesclagem (coalescing), cache, prebusca (prefetching) e profiling.

97% dos clientes satisfeitos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), direciona-se a artistas, desenvolvedores de jogos ou iniciantes completos que desejam usar o Blender para criar modelos 3D para aplicações interativas, jogos, filmes animados, etc.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e conceitos fundamentais da modelagem 3D.
• Explorar diversos modos e ferramentas para modelar e editar malhas 3D.
• Aprender a criar animações e efeitos visuais com o Blender.
• Adicionar curvas, superfícies, metabolas e partículas de cabelo para simular movimentos 3D realistas.
• Utilizar as ferramentas de mapeamento UV / desembrulho (unwrapping), escultura e pintura em modelos 3D.
• Exportar modelos 3D e ativos para um game engine, impressora 3D ou outro software.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Brasil (online ou presencial), destina-se a administradores de sistema e profissionais de TI de nível iniciante que desejam instalar, configurar, gerenciar e solucionar problemas em ambientes CUDA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura, os componentes e as capacidades do CUDA.
• Instalar e configurar ambientes CUDA.
• Gerenciar e otimizar recursos CUDA.
• Depurar e solucionar problemas comuns do CUDA.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar o OpenCL para programar dispositivos heterogêneos e explorar seu paralelismo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua o SDK do OpenCL, um dispositivo compatível com OpenCL e o Visual Studio Code.
• Criar um programa básico do OpenCL que realiza adição de vetores no dispositivo e recupera os resultados da memória do dispositivo.
• Usar a API do OpenCL para consultar informações do dispositivo, criar contextos, filas de comandos, buffers, kernels e eventos.
• Usar a linguagem C do OpenCL para escrever kernels que são executados no dispositivo e manipulam dados.
• Usar funções internas, extensões e bibliotecas do OpenCL para realizar tarefas e operações comuns.
• Usar os modelos de memória do host e do dispositivo do OpenCL para otimizar as transferências de dados e o acesso à memória.
• Usar o modelo de execução do OpenCL para controlar os work-items, work-groups e ND-ranges.
• Depurar e testar programas do OpenCL usando ferramentas como CodeXL, Intel VTune e NVIDIA Nsight.
• Otimizar programas do OpenCL usando técnicas como vetorização, desvio de loops (loop unrolling), memória local e profiling.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a entusiastas de design 3D e impressão 3D de nível iniciante a avançado que desejam usar o Fusion 360 para projetar, simular e preparar modelos para impressão 3D.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Fusion 360 para desempenho ideal.
• Projetar, modelar e simular objetos 3D em um ambiente unificado.
• Otimizar e preparar projetos para o processo de impressão 3D.
• Colaborar e compartilhar seus projetos utilizando as funcionalidades de nuvem do Fusion 360.

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores C++ que desejam usar o CUDA para acelerar aplicativos, escrever kernels de GPU de alto desempenho e aproveitar bibliotecas de algoritmos paralelos para cargas de trabalho de computação científica, processamento de dados e aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores C/C++ que desejam usar o CUDA para acelerar aplicações intensivas em computação, incluindo processamento de dados, simulações científicas, cargas de trabalho de aprendizado de máquina e pipelines de processamento de imagens.

Esta formação ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de software, analistas de dados e profissionais técnicos que desejam usar o TensorFlow 2.x e o Keras para criar, treinar e implantar modelos de deep learning para visão computacional, processamento de linguagem natural e aplicações multimodais.

Este curso ao vivo, com instrutor, em Brasil, aborda como programar GPUs para computação paralela, como usar diversas plataformas, como trabalhar com a plataforma CUDA e seus recursos, e como realizar várias técnicas de otimização usando CUDA. Algumas das aplicações incluem aprendizado profundo, análise de dados, processamento de imagens e aplicações de engenharia.