Graphic techniques (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator) 교육 과정
훈련 중에 배우게 될 내용:
- 컴퓨터 그래픽 제작의 원리
- 사진의 색상을 조정하는 방법
- 리터칭과 포토몽타주 제작의 원리
- 로고, 차트, 표, 일러스트레이션을 준비하는 방법
- 명함,간단광고,광고판,전단지 제작
- 인쇄 및 인터넷 응용프로그램용 그래픽 준비의 기본
수업 주제의 예:
- 내 포스터
- 초상화
- 공간
- 내 카탈로그
- 내 얼굴
- 광고 게시판
- 내 로고
Course Outline
Photoshop
- 이미지 구성 및 색상 모델의 기본
- 스캐닝
- 사진 색상 조정
- 리터칭 및 수정
- 포토몽타주
- 녹화 형식, 그래픽 녹화 및 최적화
일러스트레이터
- 일러스트레이션, 로고 제작
- 명함 만들기 및 인쇄
- 간단한 광고전단지 준비
- 차트와 표 - 매력적인 데이터 표현
Requirements
좋은 컴퓨터 기술.
Open Training Courses require 5+ participants.
Graphic techniques (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator) 교육 과정 - Booking
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교육 시작과 종료 사이의 복잡성이 잘 진행되면서 다양한 예와 매우 대화식입니다.
Jenny - Andheo
Course - GPU Programming with CUDA and Python
Machine Translated
트레이너의 에너지와 유머.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Course - NVIDIA GPU Programming - Extended
Machine Translated
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- Numba 컴파일러를 사용하여 NVIDIA GPU에서 실행되는 Python 애플리케이션을 가속화하세요.
- 사용자 정의 CUDA 커널을 생성, 컴파일 및 실행합니다.
- GPU 메모리를 관리합니다.
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이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
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Hardware-Accelerated Video Analytics
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 하드웨어 가속 개체 감지 및 추적 모델을 구축하여 스트리밍 비디오 데이터를 분석하려는 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경, 소프트웨어 및 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
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GPU Programming with OpenCL
28 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 OpenCL을 사용하여 이기종 장치를 프로그래밍하고 병렬성을 활용하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- OpenCL과 Visual Studio 코드를 지원하는 디바이스인 OpenCL SDK를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- 장치에서 벡터 추가를 수행하고 장치 메모리에서 결과를 검색하는 기본 OpenCL 프로그램을 만듭니다.
- OpenCL API를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고 컨텍스트, 명령 대기열, 버퍼, 커널 및 이벤트를 생성합니다.
- 장치에서 실행되고 데이터를 조작하는 커널을 작성하려면 OpenCL C 언어를 사용하십시오.
- OpenCL 내장 함수, 확장 및 라이브러리를 사용하여 일반적인 작업 및 작업을 수행합니다.
- OpenCL 호스트 및 장치 메모리 모델을 사용하여 데이터 전송 및 메모리 액세스를 최적화합니다.
- 작업 항목, 작업 그룹 및 ND 범위를 제어하려면 OpenCL 실행 모델을 사용하십시오.
- CodeXL, Intel VTune 및 NVIDIA Nsight와 같은 도구를 사용하여 OpenCL 프로그램을 디버그하고 테스트합니다.
- 벡터화, 루프 언롤링, 로컬 메모리, 프로파일링과 같은 기술을 사용하여 OpenCL 프로그램을 최적화합니다.
GPU Programming with CUDA
28 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 CUDA를 사용하여 NVIDIA GPU를 프로그래밍하고 병렬성을 활용하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- CUDA 툴킷, NVIDIA GPU 및 Visual Studio 코드가 포함된 개발 환경을 설정합니다.
- GPU에 벡터 추가를 수행하고 GPU 메모리에서 결과를 검색하는 기본 CUDA 프로그램을 만듭니다.
- CUDA API를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고, 장치 메모리를 할당 및 할당 해제하고, 호스트와 장치 간에 데이터를 복사하고, 커널을 시작하고, 스레드를 동기화합니다.
- CUDA C/C++ 언어를 사용하여 GPU에서 실행되고 데이터를 조작하는 커널을 작성합니다.
- CUDA 내장 함수, 변수 및 라이브러리를 사용하여 일반적인 작업 및 작업을 수행합니다.
- 전역, 공유, 상수 및 로컬과 같은 CUDA 메모리 공간을 사용하여 데이터 전송 및 메모리 액세스를 최적화합니다.
- CUDA 실행 모델을 사용하여 병렬성을 정의하는 스레드, 블록 및 그리드를 제어합니다.
- CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK 및 NVIDIA Nsight와 같은 도구를 사용하여 CUDA 프로그램을 디버그하고 테스트합니다.
- 병합, 캐싱, 프리패치, 프로파일링과 같은 기술을 사용하여 CUDA 프로그램을 최적화합니다.
GPU Programming - OpenCL vs CUDA vs ROCm
28 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GPU 프로그래밍을 위해 다양한 프레임워크를 사용하고 해당 프레임워크의 기능, 성능 및 호환성을 비교하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm 플랫폼, OpenCL, CUDA 또는 ROCm을 지원하는 장치 및 Visual Studio 코드를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- OpenCL, CUDA, ROCm을 사용하여 벡터 추가를 수행하는 기본 GPU 프로그램을 만들고 각 프레임워크의 구문, 구조 및 실행을 비교합니다.
- 해당 API를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고, 장치 메모리를 할당 및 할당 해제하고, 호스트와 장치 간에 데이터를 복사하고, 커널을 시작하고, 스레드를 동기화합니다.
- 해당 언어를 사용하여 장치에서 실행되고 데이터를 조작하는 커널을 작성합니다.
- 각각의 내장 함수, 변수 및 라이브러리를 사용하여 일반적인 작업 및 작업을 수행합니다.
- 글로벌, 로컬, 상수, 프라이빗 등 각 메모리 공간을 사용하여 데이터 전송 및 메모리 액세스를 최적화합니다.
- 해당 실행 모델을 사용하여 병렬성을 정의하는 스레드, 블록 및 그리드를 제어합니다.
- CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK 및 NVIDIA Nsight와 같은 도구를 사용하여 GPU 프로그램을 디버그하고 테스트합니다.
- 병합, 캐싱, 프리패치 및 프로파일링과 같은 기술을 사용하여 GPU 프로그램을 최적화합니다.
AMD GPU Programming
28 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROCm 및 HIP를 사용하여 AMD GPU을 프로그래밍하고 병렬성을 활용하려는 초급부터 중급 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROCm 플랫폼, AMD GPU 및 Visual Studio 코드를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- GPU에 벡터 추가를 수행하고 GPU 메모리에서 결과를 검색하는 기본 ROCm 프로그램을 만듭니다.
- ROCm API를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고, 장치 메모리를 할당 및 할당 해제하고, 호스트와 장치 간에 데이터를 복사하고, 커널을 시작하고, 스레드를 동기화합니다.
- HIP 언어를 사용하여 GPU에서 실행되고 데이터를 조작하는 커널을 작성합니다.
- HIP 내장 함수, 변수 및 라이브러리를 사용하여 일반적인 작업 및 작업을 수행합니다.
- 글로벌, 공유, 상수 및 로컬과 같은 ROCm 및 HIP 메모리 공간을 사용하여 데이터 전송 및 메모리 액세스를 최적화합니다.
- ROCm 및 HIP 실행 모델을 사용하여 병렬성을 정의하는 스레드, 블록 및 그리드를 제어합니다.
- ROCm 디버거 및 ROCm 프로파일러와 같은 도구를 사용하여 ROCm 및 HIP 프로그램을 디버그하고 테스트합니다.
- 병합, 캐싱, 프리패치, 프로파일링과 같은 기술을 사용하여 ROCm 및 HIP 프로그램을 최적화합니다.
ROCm for Windows
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Windows에 ROCm을 설치 및 사용하여 AMD GPU을 프로그래밍하고 병렬성을 활용하려는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Windows에서 ROCm 플랫폼, AMD GPU 및 Visual Studio 코드를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- GPU에 벡터 추가를 수행하고 GPU 메모리에서 결과를 검색하는 기본 ROCm 프로그램을 만듭니다.
- ROCm API를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고, 장치 메모리를 할당 및 할당 해제하고, 호스트와 장치 간에 데이터를 복사하고, 커널을 시작하고, 스레드를 동기화합니다.
- HIP 언어를 사용하여 GPU에서 실행되고 데이터를 조작하는 커널을 작성합니다.
- HIP 내장 함수, 변수 및 라이브러리를 사용하여 일반적인 작업 및 작업을 수행합니다.
- 글로벌, 공유, 상수 및 로컬과 같은 ROCm 및 HIP 메모리 공간을 사용하여 데이터 전송 및 메모리 액세스를 최적화합니다.
- ROCm 및 HIP 실행 모델을 사용하여 병렬성을 정의하는 스레드, 블록 및 그리드를 제어합니다.
- ROCm 디버거 및 ROCm 프로파일러와 같은 도구를 사용하여 ROCm 및 HIP 프로그램을 디버그하고 테스트합니다.
- 병합, 캐싱, 프리패치, 프로파일링과 같은 기술을 사용하여 ROCm 및 HIP 프로그램을 최적화합니다.
Introduction to GPU Programming
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GPU 프로그래밍의 기본 사항과 GPU 애플리케이션 개발을 위한 주요 프레임워크 및 도구를 배우고자 하는 초급 수준부터 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다. .
- 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
CPU와 GPU 컴퓨팅의 차이점과 GPU 프로그래밍의 이점과 과제를 이해합니다. - GPU 애플리케이션에 적합한 프레임워크와 도구를 선택하세요.
- 하나 이상의 프레임워크와 도구를 사용하여 벡터 추가를 수행하는 기본 GPU 프로그램을 만듭니다.
- 해당 API, 언어 및 라이브러리를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고, 장치 메모리를 할당 및 할당 해제하고, 호스트와 장치 간에 데이터를 복사하고, 커널을 시작하고, 스레드를 동기화합니다.
- 글로벌, 로컬, 상수, 프라이빗 등 각 메모리 공간을 사용하여 데이터 전송 및 메모리 액세스를 최적화합니다.
- 작업 항목, 작업 그룹, 스레드, 블록, 그리드 등 해당 실행 모델을 사용하여 병렬성을 제어합니다.
- CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK 및 NVIDIA Nsight와 같은 도구를 사용하여 GPU 프로그램을 디버그하고 테스트합니다.
- 병합, 캐싱, 프리패치 및 프로파일링과 같은 기술을 사용하여 GPU 프로그램을 최적화합니다.
GPU Programming with OpenACC
28 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 OpenACC를 사용하여 이기종 장치를 프로그래밍하고 병렬성을 활용하려는 초급부터 중급 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- OpenACC를 지원하는 디바이스인 OpenACC SDK와 Visual Studio 코드가 포함된 개발 환경을 설정합니다.
- 장치에서 벡터 추가를 수행하고 장치 메모리에서 결과를 검색하는 기본 OpenACC 프로그램을 만듭니다.
- OpenACC 지시문과 절을 사용하여 코드에 주석을 달고 병렬 영역, 데이터 이동 및 최적화 옵션을 지정합니다.
- OpenACC API를 사용하여 장치 정보를 쿼리하고, 장치 번호를 설정하고, 오류를 처리하고, 이벤트를 동기화합니다.
- OpenACC 라이브러리 및 상호 운용성 기능을 사용하여 OpenACC를 CUDA, OpenMP 및 MPI와 같은 다른 프로그래밍 모델과 통합합니다.
- OpenACC 도구를 사용하여 OpenACC 프로그램을 프로파일링 및 디버그하고 성능 병목 현상과 기회를 식별합니다.
- 데이터 지역성, 루프 융합, 커널 융합, 자동 조정 등의 기술을 사용하여 OpenACC 프로그램을 최적화합니다.