Computer Graphics обучение в София

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват OpenACC за програмиране на разнородни устройства и да използват техния паралелизъм.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва OpenACC SDK, устройство, което поддържа OpenACC и Visual Studio код.
• Създайте основна OpenACC програма, която извършва векторно добавяне на устройството и извлича резултатите от паметта на устройството.
• Използвайте OpenACC директиви и клаузи, за да коментирате кода и да посочите паралелните региони, движението на данни и опциите за оптимизация.
• Използвайте API на OpenACC, за да заявите информация за устройството, да зададете номер на устройството, да обработвате грешки и да синхронизирате събития.
• Използвайте OpenACC библиотеки и функции за оперативна съвместимост, за да интегрирате OpenACC с други модели за програмиране, като CUDA, OpenMP и MPI.
• Използвайте инструментите на OpenACC, за да профилирате и отстранявате грешки в програмите на OpenACC и да идентифицирате тесните места и възможности за производителност.
• Оптимизирайте програмите OpenACC, като използвате техники като локализиране на данни, сливане на цикъл, сливане на ядрото и автоматична настройка.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да научат основите на GPU програмирането и основните рамки и инструменти за разработване на GPU приложения .

• До края на това обучение участниците ще могат:
  Разберете разликата между CPU и GPU изчисленията и предимствата и предизвикателствата на GPU програмирането.
• Изберете правилната рамка и инструмент за тяхното GPU приложение.
• Създайте основна GPU програма, която извършва добавяне на вектори, като използва една или повече от рамките и инструментите.
• Използвайте съответните API, езици и библиотеки, за да правите заявки за информация за устройството, да разпределяте и освобождавате памет на устройството, да копирате данни между хост и устройство, да стартирате ядра и да синхронизирате нишки.
• Използвайте съответните пространства на паметта, като глобална, локална, постоянна и частна, за да оптимизирате прехвърлянето на данни и достъпа до паметта.
• Използвайте съответните модели за изпълнение, като работни елементи, работни групи, нишки, блокове и мрежи, за да контролирате паралелизма.
• Отстранявайте грешки и тествайте GPU програми с помощта на инструменти като CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK и NVIDIA Nsight.
• Оптимизирайте GPU програми, като използвате техники като обединяване, кеширане, предварително извличане и профилиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват различни рамки за GPU програмиране и да сравняват техните характеристики, производителност и съвместимост.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm платформа, устройство, което поддържа OpenCL, CUDA или ROCm и Visual Studio код.
• Създайте основна GPU програма, която извършва добавяне на вектори, използвайки OpenCL, CUDA и ROCm, и сравнете синтаксиса, структурата и изпълнението на всяка рамка.
• Използвайте съответните API, за да правите заявки за информация за устройството, да разпределяте и освобождавате памет на устройството, да копирате данни между хост и устройство, да стартирате ядра и да синхронизирате нишки.
• Използвайте съответните езици, за да напишете ядра, които се изпълняват на устройството и манипулират данни.
• Използвайте съответните вградени функции, променливи и библиотеки за изпълнение на общи задачи и операции.
• Използвайте съответните пространства на паметта, като глобална, локална, постоянна и частна, за да оптимизирате прехвърлянето на данни и достъпа до паметта.
• Използвайте съответните модели за изпълнение, за да контролирате нишките, блоковете и решетките, които определят паралелизма.
• Отстранявайте грешки и тествайте GPU програми с помощта на инструменти като CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK и NVIDIA Nsight.
• Оптимизирайте GPU програми, като използвате техники като обединяване, кеширане, предварително извличане и профилиране.

КлудMatrix е обединящата платформа на Huawei за разработка и развертане на AI, проектирана да поддържа масштабируеми, производствени инференс пиплайни. Това ръководено от инструктор, живо обучение (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи до средно-опитни AI професионалисти, които искат да развертат и мониторят AI модели, използвайки платформата КлудMatrix с интеграция на CANN и MindSpore. Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват КлудMatrix за пакетиране, развертане и предоставяне на модели.
• Конвертират и оптимизират модели за чипсетове Ascend.
• Настрояват пиплайни за задачи с инференс в реално време и в пакети.
• Мониторират развертане и настройват производителност в производствени условия.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическо използване на КлудMatrix с реални сценарии за развертане.
• Упътващи упражнения, фокусирани върху конвертиране, оптимизация и масштабируемост.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, базирано на вашата AI инфраструктура или облачна среда, моля свържете се с нас, за да организираме.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към художници, разработчици на игри или напълно начинаещи, които желаят да използват Blender за създаване на 3D модели за интерактивни приложения, видео игри, анимационни филми и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете как да създавате анимации и визуални ефекти с Blender.
• Добавете криви, повърхности, метаболи и частици коса, за да симулирате реалистични 3D движения.
• Въведение в недеструктивното моделиране и анимация.
• Експортирайте 3D модели и активи в двигател на играта, 3D принтер или друг софтуер.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да инсталират и използват ROCm на Windows, за да програмират AMD GPU и да използват техния паралелизъм.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва ROCm платформа, AMD GPU и Visual Studio код на Windows.
• Създайте базова ROCm програма, която извършва добавяне на вектор върху GPU и извлича резултатите от паметта GPU.
• Използвайте ROCm API, за да правите заявки за информация за устройството, да разпределяте и освобождавате памет на устройството, да копирате данни между хост и устройство, да стартирате ядра и да синхронизирате нишки.
• Използвайте HIP езика, за да пишете ядра, които се изпълняват на GPU и манипулират данни.
• Използвайте вградените функции, променливи и библиотеки на HIP за изпълнение на общи задачи и операции.
• Използвайте ROCm и HIP пространства на паметта, като глобални, споделени, постоянни и локални, за да оптимизирате трансфера на данни и достъпа до паметта.
• Използвайте ROCm и HIP модели за изпълнение, за да контролирате нишките, блоковете и решетките, които определят паралелизма.
• Отстранявайте грешки и тествайте ROCm и HIP програми с помощта на инструменти като ROCm Debugger и ROCm Profiler.
• Оптимизирайте ROCm и HIP програмите, като използвате техники като обединяване, кеширане, предварително извличане и профилиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват ROCm и HIP за програмиране на AMD GPU и да използват техния паралелизъм.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва ROCm платформа, AMD GPU и Visual Studio код.
• Създайте базова ROCm програма, която извършва добавяне на вектор върху GPU и извлича резултатите от паметта GPU.
• Използвайте ROCm API, за да правите заявки за информация за устройството, да разпределяте и освобождавате памет на устройството, да копирате данни между хост и устройство, да стартирате ядра и да синхронизирате нишки.
• Използвайте HIP езика, за да пишете ядра, които се изпълняват на GPU и манипулират данни.
• Използвайте вградените функции, променливи и библиотеки на HIP за изпълнение на общи задачи и операции.
• Използвайте ROCm и HIP пространства на паметта, като глобални, споделени, постоянни и локални, за да оптимизирате трансфера на данни и достъпа до паметта.
• Използвайте ROCm и HIP модели за изпълнение, за да контролирате нишките, блоковете и решетките, които определят паралелизма.
• Отстранявайте грешки и тествайте ROCm и HIP програми с помощта на инструменти като ROCm Debugger и ROCm Profiler.
• Оптимизирайте ROCm и HIP програмите, като използвате техники като обединяване, кеширане, предварително извличане и профилиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към художници, разработчици на игри или напълно начинаещи, които желаят да използват Blender за създаване на 3D модели за интерактивни приложения, видео игри, анимационни филми и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и основните концепции на 3D моделирането.
• Разгледайте разнообразие от режими и инструменти за моделиране и редактиране на 3D мрежи.
• Използвайте инструментите за UV картографиране/разгръщане, скулптуриране и рисуване, изобразяване на 3D модели.

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към графични дизайнери и аниматори от ниво начинаещи до средно ниво, които желаят да се научат как да създават зашеметяващи анимации, интерактивни медии и ангажиращо уеб съдържание с помощта на [808 ] Анимиране.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Навигирайте в Adobe интерфейса и инструментите на Animate.
• Създавайте и редактирайте анимации с помощта на ключови кадри, motion tweens и shape tweens.
• Проектирайте интерактивни анимации и приложения с ActionScript и JavaScript.
• Включете аудио и видео елементи в проекти.
• Експортирайте анимации за уеб, видео и мобилни платформи.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват CUDA за програмиране на NVIDIA GPU и да използват техния паралелизъм.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва CUDA Toolkit, код на NVIDIA GPU и Visual Studio.
• Създайте основна CUDA програма, която извършва добавяне на вектор върху GPU и извлича резултатите от паметта GPU.
• Използвайте CUDA API, за да правите заявки за информация за устройството, да разпределяте и освобождавате памет на устройството, да копирате данни между хост и устройство, да стартирате ядра и да синхронизирате нишки.
• Използвайте езика CUDA C/C++, за да напишете ядра, които се изпълняват на GPU и да манипулират данни.
• Използвайте вградени функции, променливи и библиотеки на CUDA за изпълнение на общи задачи и операции.
• Използвайте CUDA пространства на паметта, като глобални, споделени, постоянни и локални, за да оптимизирате трансфера на данни и достъпа до паметта.
• Използвайте модел за изпълнение на CUDA, за да контролирате нишките, блоковете и решетките, които определят паралелизма.
• Отстранявайте грешки и тествайте CUDA програми с помощта на инструменти като CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK и NVIDIA Nsight.
• Оптимизирайте програмите CUDA, като използвате техники като обединяване, кеширане, предварително извличане и профилиране.

97% удовлетвореност на клиентите.

Huawei Ascend е семейство AI процесори, проектирани за високопроизводително извличане и обучение. Това инструкторско, живо обучение (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво AI инженери и данни учени, които искат да развиват и оптимизират модели на нейронни мрежи, използвайки платформата Ascend на Huawei и инструменталния комплект CANN. До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират средата за разработка на CANN.
• Разработват AI приложения, използвайки MindSpore и CloudMatrix работни процеси.
• Оптимизират производителността на Ascend NPU, използвайки персонализирани оператори и тилинг.
• Разпределят модели в периферни или облачни среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо използване на Huawei Ascend и инструменталния комплект CANN в примерни приложения.
• Упътвания за упражнения, фокусирани върху изграждането, обучението и разпределението на модели.

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите запрос за персонализирано обучение за този курс, базиран на вашата инфраструктура или данни, моля свържете се с нас за уредение.

Biren AI Accelerators са високо производителни GPUs, проектирани за работа с AI и HPC, с поддръжка за обучение и извличане на информация в голям мащаб. Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за разработчици с средно до напреднало ниво, които искат да програмират и оптимизират приложения, използвайки собствения GPU стек на Biren, с практическо сравнение с CUDA-средата. До края на този курс участниците ще могат да: * Разберат архитектурата и йерархията на паметта на Biren GPU. * Настроят разработвателската среда и използват модела за програмиране на Biren. * Преведат и оптимизират код в стила на CUDA за платформи на Biren. * Прилагат техники за оптимизация на производителността и отстраняване на грешки. Формат на курса * Интерактивни лекции и дискусии. * Практическо използване на Biren SDK в примерни GPU натоварвания. * Упражнения, ръководени от инструктора, със фокус върху прехвърлянето и оптимизацията на производителността. Опции за персонифициране на курса * За да заподелите персонализиран обучение за този курс, според нуждите на вашата приложна стека или интеграция, моля, свържете се с нас, за да уредите. GPU Programming на Biren AI Accelerators Въведение в архитектурата на Biren GPU * Обзор на Biren и приложения * Хардуерен дизайн: ядра, памет, компютърни кластери * Сравнение с NVIDIA и AMD GPUs Настройка на средата за разработка на Biren Programming * Инсталиране на Biren SDK и runtime * Разбиране на инструменталната верига и модел на компилатора * Основна структура на проекта и процес на сглобяване GPU Programming с Biren стек * Модели на нишки и блокове * Управление на паметта и прехвърляне на данни * Разработка и шаблони за стартиране на ядра Прехвърляне от CUDA към Biren * Техники за превод на CUDA код * Общи карти на API и адаптации * Лаборатории и практика за превод на код Отстраняване на грешки и профилиране * Използване на отстранявача и профилиращата система на Biren * Идентифициране на флашките места * Патрони на достъп до паметта и оптимизация Техники за оптимизация * Планиране на нишки и пиплайниране на инструкции * Разглеждане на цикли и използване на обща памет * Напреднала настройка на ядра за пробивна способност Примерен случай и примерни приложения * Обучение на модел с ускорителите на Biren * Прехвърляне и профилиране на модел за виждане или NLP * Сравнение на производителността спрямо CUDA/NVIDIA Резюме и следващи стъпки Biren AI Accelerators са високо производителни GPUs, проектирани за работа с AI и HPC, с поддръжка за обучение и извличане на информация в голям мащаб. Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за разработчици с средно до напреднало ниво, които искат да програмират и оптимизират приложения, използвайки собствения GPU стек на Biren, с практическо сравнение с CUDA-средата. До края на този курс участниците ще могат да: * Разберат архитектурата и йерархията на паметта на Biren GPU. * Настроят разработвателската среда и използват модела за програмиране на Biren. * Преведат и оптимизират код в стила на CUDA за платформи на Biren. * Прилагат техники за оптимизация на производителността и отстраняване на грешки. Формат на курса * Интерактивни лекции и дискусии. * Практическо използване на Biren SDK в примерни GPU натоварвания. * Упражнения, ръководени от инструктора, със фокус върху прехвърлянето и оптимизацията на производителността. Опции за персонифициране на курса * За да заподелите персонализиран обучение за този курс, според нуждите на вашата приложна стека или интеграция, моля, свържете се с нас, за да уредите. * Разбиране на архитектурата GPU и паралелното обработване * Опит с CUDA, OpenCL, или подобни GPU среди за програмиране * Знание на рамки за дълбоко обучение, като PyTorch или TensorFlow Целова публика * Разработчици на HPC * Инженери на AI инфраструктура * Специалисти по оптимизация на производителността

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към художници, разработчици на игри или напълно начинаещи, които желаят да използват Blender за създаване на 3D модели за интерактивни приложения, видео игри, анимационни филми и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и основните концепции на 3D моделирането.
• Разгледайте разнообразие от режими и инструменти за моделиране и редактиране на 3D мрежи.
• Научете как да създавате анимации и визуални ефекти с Blender.
• Добавете криви, повърхности, метаболи и частици коса, за да симулирате реалистични 3D движения.
• Използвайте инструментите за UV картографиране/разопаковане, скулптуриране и рисуване на 3D модели.
• Експортирайте 3D модели и активи в двигател на играта, 3D принтер или друг софтуер.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
• Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
• Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
• Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
• Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към системни администратори на ниво начинаещи и ИТ специалисти, които желаят да инсталират, конфигурират, управляват и отстраняват проблеми в CUDA среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата, компонентите и възможностите на CUDA.
• Инсталирайте и конфигурирайте CUDA среди.
• Управлявайте и оптимизирайте ресурсите на CUDA.
• Отстраняване на грешки и отстраняване на често срещани проблеми с CUDA.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват OpenCL за програмиране на хетерогенни устройства и да използват техния паралелизъм.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва OpenCL SDK, устройство, което поддържа OpenCL и Visual Studio код.
• Създайте основна OpenCL програма, която извършва векторно добавяне на устройството и извлича резултатите от паметта на устройството.
• Използвайте OpenCL API за запитване към информация за устройството, създаване на контексти, опашки с команди, буфери, ядра и събития.
• Използвайте OpenCL език C, за да напишете ядра, които се изпълняват на устройството и манипулират данни.
• Използвайте OpenCL вградени функции, разширения и библиотеки за изпълнение на общи задачи и операции.
• Използвайте OpenCL модели памет на хост и устройство, за да оптимизирате трансфера на данни и достъпа до паметта.
• Използвайте OpenCL модел за изпълнение, за да контролирате работните елементи, работните групи и ND-обхватите.
• Отстранявайте грешки и тествайте OpenCL програми с помощта на инструменти като CodeXL, Intel VTune и NVIDIA Nsight.
• Оптимизирайте OpenCL програми, като използвате техники като векторизация, разгръщане на цикъл, локална памет и профилиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към дизайнери, машинни инженери и всеки, който желае да се научи как да създава 3D модели, които могат да бъдат конструирани или 3D отпечатани.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създавайте 3D модели за печат.
• Използвайте геометрични трансформации за изграждане на сложни 3D форми.
• Моделирайте по неинтерактивен начин, като използвате минимални редове код.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към ентусиасти на 3D дизайн и 3D печат от ниво начинаещи до напреднали, които желаят да използват Fusion 360 за проектиране, симулиране и подготовка на модели за 3D печат.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Fusion 360 за оптимална производителност.
• Проектирайте, моделирайте и симулирайте 3D обекти в унифицирана среда.
• Оптимизирайте и подгответе дизайни за процеса на 3D печат.
• Сътрудничете и споделяйте техните проекти, като използвате облачните възможности на Fusion 360.

Какво ще научите по време на обучението:

• Принципи за създаване на компютърна графика и десктоп публикация
• Начини за определяне и работа с цвят
• Разлики между вектор и бита карта
• Начини за персонализиране на цветни снимки и графики
• Принципи на ретуширане и създаване на фотомонтажи
• Създайте свои собствени илюстрации и графики
• Осигурени да се адаптират към нуждите на графичен материал състав и печат
• Как да направите лого и лого
• Създаване на интересни графики и таблици
• Създаване на бизнес карти и букмейкър
• Създаване на етикети, дипломи, покани
• Подготовка на листата
• Как да форматирате текст
• Използване на Spot цветове
• Принципи на подготовка за отпечатване
• Дигитална печат, offset печат, екран печат

Примери за теми от класове:

• Моят постер
• Портрет
• Разширяване
• Моят каталог
• Лицето ми
• Билборд
• Моето лого

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво и UI/UX дизайнери, които желаят да използват Adobe LiveCycle Designer за създаване на интерактивни и динамични PDF формуляри.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създавайте и редактирайте PDF формуляри с различни елементи и свойства.
• Добавете скриптове и логика към PDF формуляри с помощта на JavaScript.
• Проверка и защита на PDF формуляри.
• Интегрирайте PDF формуляри с източници на данни и уеб услуги.
• Разполагайте и разпространявайте PDF формуляри.

По време на обучението участникът ще научи:

използвайте програма за векторна графика. създаване на прости обекти създаване на разширени криви създаване на лого проследяващи елементи създадени на хартия или снимка получаване на листовки рекламни плакати отваряне и модифициране на документи и PDF вектор, EPS

ARToolKit е библиотека за проследяване с отворен код за създаване на Augmented Reality (AR) приложения. Поддържа Windows, Linux, Mac, Android и iOS.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да създадат мобилно приложение с добавена реалност с ARToolKit.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разработете мобилно приложение, което наслагва виртуални изображения върху реалния свят
• Предварително обработете видеото, за да регулирате осветлението и да разрешите проблеми
• Интегрирайте ARToolKit с инструменти и функционалност на трети страни, включително OpenCV, Unity, OpenSceneGraph и помощните програми за GPS, компас и калибриране на камерата на мобилното устройство

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• Мобилното приложение, разработено в този курс, може да бъде целево Android и/или iOS. За да поискате вашите предпочитания, моля свържете се с нас, за да уговорим.

По време на 3-дневното обучение участниците ще научат част от историята на теорията и насоките, трансформирани в примерни проекти:

„Проследяване“ от чертеж върху хартия до векторно изображение, което може да се използва за печат, изрязване, гравиране и др.

Правила за "Криви на Пиер Безие" за създаване на основни и сложни криви, както и за тяхното редактиране и поправяне.

"Типография" - създаване на собствен шрифт от чертеж до получаване на отворен тип шрифт (OTF) файл.

Това инструкторско руководимо живо обучение в София (онлайн или наместно) е насочено към среднокоlescени разработчици, които искат да използват CUDA за построяване на Python приложения, работещи паралелно върху NVIDIA GPU.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да използват компилатора Numba за ускоряване на Python приложения, работещи на NVIDIA GPU.
• Да създават, компилират и стартират персонализирани CUDA ядра.
• Да управляват паметта на GPU.
• Да конвертират CPU-базирано приложение в приложение, ускорено от GPU.

FreeCAD е параметричен 3D моделер с отворен код, персонализиран, мултиплатформен, скриптов и разширяем за проектиране на обекти от реалния живот.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да моделират обект за по-късна конструкция или 3D печат.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте инструментите и работните потоци на FreeCad, за да замените комерсиалния CAD или BIM софтуер за моделиране Пишете в много формати като STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE и др. Използвайте Python за разширяване на функционалността на FreeCAD Автоматизирайте FreeCad, изграждайте модули и вградете FreeCAD в съществуващо приложение

Публика

Дизайнери Разработчици Машинни инженери

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Този курс демонстрира чрез практическа практика основите и приложенията на Inkscape.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към уеб дизайнери, които искат да използват Maya за създаване на 3D анимации.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създавайте реалистични модели и текстури в Maya.
• Анимирайте и рендирайте проекти за висококачествено възпроизвеждане.
• Симулирайте естествени ефекти като вода и дим.

Този воден от инструктор курс на обучение на живо в София обхваща как да програмирате GPUs за паралелни изчисления, как да използвате различни платформи, как да работите с платформата CUDA и нейните функции и как да изпълнявате различни техники за оптимизация с помощта на CUDA . Някои от приложенията включват дълбоко обучение, анализи, обработка на изображения и инженерни приложения.

WebGL (Библиотека за уеб графики) е Javaприложен програмен интерфейс (API) на скриптове за изобразяване на 3D графики в рамките на уеб браузър без използване на добавки.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да генерират реалистични компютърни изображения, използвайки 3D графики, докато преминават през създаването на анимирано 3D приложение, което се изпълнява в браузър.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете и използвайте различните функции на WebGL, включително мрежи, трансформации, камери, материали, осветление и анимация
• Анимирайте обекти с WebGL
• Създайте 3D обекти с помощта на WebGL

Публика

• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към дизайнерски инженери, архитекти и разработчици, които желаят да използват Pixar USD за създаване, изграждане и споделяне на общи 3D сцени или активи, докато работят едновременно от различни графики инструменти.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да създавате 3D графики и работни процеси.
• Разберете основния състав на USD и приложете модификации за подобряване на 3D активи и сцени.
• Споделяйте, комбинирайте и трансформирайте множество активи, като използвате поддържаните USD добавки за приложения на трети страни (Maya, Katana и Houdini).

Графичните програми Adobe са набор от инструменти за създаване, редактиране и манипулиране на графики, мултимедия и документи. Adobe Systems е известен със създаването на много професионални програми, посветени на графики, мултимедия, редактиране на снимки, дизайн на уебсайтове и др. Ето някои от основните графични програми, създадени от Adobe: Adobe Photoshop Jest е една от най-популярните програми за редактиране на растерна графика. Тя ви позволява да манипулирате снимки, да създавате графики, да ретуширате, да коригирате цветовете и много други разширени операции. Adobe Illustrator Фокусиран върху векторни графики, Illustrator ви позволява да създавате лога, илюстрации, векторни графики, типографски дизайни и други, които могат да бъдат мащабирани без загуба на качество.