Cursos de Computer Graphics en Monterrey

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean utilizar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo con OpenACC.
• Escribir y ejecutar un programa básico de OpenACC.
• Anotar el código con directivas y cláusulas de OpenACC.
• Utilizar la API y las bibliotecas de OpenACC.
• Perfilarse, depurar y optimizar programas de OpenACC.

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

• Al final de esta formación, los participantes podrán:
  Comprender la diferencia entre el cómputo con CPU y GPU, así como los beneficios y desafíos de la programación de GPU.
• Elegir el marco de trabajo 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 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 anfitrión 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 rejillas (grids), 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 búsqueda anticipada (prefetching) y la perfilería (profiling).

Esta formación práctica impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar diferentes marcos de trabajo para la programación de 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 CUDA, 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 de trabajo.
• Utilizar las respectivas APIs 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 lenguajes para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
• Utilizar las respectivas funciones integradas, variables y bibliotecas 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 la coalescencia, almacenamiento en caché (caching), prefetching y perfilado.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
• Añadir curvas, superficies, metabolas y partículas de cabello para simular movimientos 3D realistas.
• 
  Introducirse al modelado y la animación no destructiva.
• Exportar modelos y activos 3D a un motor de videojuegos, impresora 3D u otro software.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Monterrey (en línea o en sitio) 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 la adición 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 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 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 el Depurador de ROCm y el Analizador de ROCm.
• Optimizar programas de ROCm y HIP utilizando técnicas como la coalescencia, el almacenamiento en caché, la precarga (prefetching) y la medición de rendimiento (profiling).

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 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 adición vectorial 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 ejecutan en la GPU y manipulan datos.
• Utilizar las funciones, variables y bibliotecas incorporadas 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 el Depurador de ROCm y el Analizador de ROCm.
• Optimizar programas de ROCm e HIP utilizando técnicas como la combinación (coalescing), almacenamiento en caché, prefetching y perfilado.

Este curso práctico, impartido por un instructor, en Monterrey (en línea o presencial), está dirigido a artistas, desarrolladores de videojuegos o principiantes absolutos que desean 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 una variedad de modos y herramientas para modelar y editar mallas 3D.
• Utilizar las herramientas para asignación UV / desempaquetado, escultura y pintura en modelos 3D, así como su renderizado.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a diseñadores gráficos y animadores de nivel principiante e intermedio que desean aprender a crear animaciones impresionantes, medios interactivos y contenido web atractivo mediante Adobe Animate.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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 utilizar CUDA para programar GPUs de NVIDIA y explotar su capacidad de paralelismo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya el Toolkit de CUDA, 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 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, lanzar kernels y sincronizar hilos.
• Utilizar el lenguaje C/C++ de CUDA para escribir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos.
• Utilizar las 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 cuadras (grids) 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 coalescencia, almacenamiento en caché, prebúsqueda (prefetching) y perfilado (profiling).

97% de clientes satisfechos.

Esta formación en vivo con instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a artistas, desarrolladores de juegos o principiantes absolutos que desean 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 básicos 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.
• Agregar curvas, superficies, metabolas y partículas de pelo para simular movimientos 3D realistas.
• Utilizar las herramientas para la proyección UV / desempaquetado, escultura y pintura de modelos 3D.
• Exportar modelos y activos 3D a un motor de videojuegos, impresora 3D u otro software.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y profesionales de TI de nivel principiante que desean 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.
• Administrar y optimizar los recursos de CUDA.
• Depurar y solucionar problemas comunes de CUDA.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Monterrey (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 compatible con OpenCL y Visual Studio Code.
• Crear un programa básico de OpenCL que realice la adición de vectores en el dispositivo y obtenga los resultados desde la memoria del dispositivo.
• Utilizar la API de OpenCL para consultar información del dispositivo, crear contextos, colas de comandos, búfers, kernels y eventos.
• Utilizar el lenguaje C de OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
• Utilizar funciones integradas, extensiones y bibliotecas de OpenCL para realizar tareas y operaciones comunes.
• Utilizar los modelos de memoria del host y del dispositivo de OpenCL para optimizar las transferencias de datos y el acceso a la memoria.
• Utilizar el modelo de ejecución de OpenCL para controlar los elementos 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, memoria local y perfilado.

Esta formación en vivo con instrucción en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a entusiastas del diseño 3D y la impresión 3D que van desde un nivel básico hasta avanzado, quienes desean utilizar Fusion 360 para diseñar, simular y preparar modelos para la impresión 3D.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por instructores en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de C++ que deseen utilizar 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 Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de C/C++ que desean utilizar CUDA para acelerar aplicaciones intensivas en computación, 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 Monterrey (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 aplicaciones de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y multimodales.

Este curso en vivo y dirigido por instructores en <ubicación> cubre la programación de GPUs para computación en paralelo, cómo usar 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 de datos, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.