Este curso aborda como programar GPU para computação paralela. Algumas das aplicações incluem aprendizado profundo, análise e aplicativos de engenharia.
Este curso de treinamento ao vivo ministrado por instrutor cobre como programar GPU para computação paralela, como usar várias plataformas, como trabalhar com a plataforma CUDA e seus recursos, e como executar várias técnicas de otimização usando CUDA. Algumas das aplicações incluem aprendizado profundo, análise, processamento de imagens e aplicativos de engenharia.
A análise de vídeo refere-se à tecnologia e técnicas usadas para processar um fluxo de vídeo. Uma aplicação comum seria capturar e identificar eventos de vídeo ao vivo através da detecção de movimento, reconhecimento facial, multidão e contabilidade de veículos, etc.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam construir modelos de detecção e rastreamento de objetos acelerados por hardware para analisar dados de vídeo em streaming.
No final do curso, os participantes poderão:
Instale e configure o ambiente de desenvolvimento, software e bibliotecas necessárias para começar a desenvolver.
Construir, treinar e implementar modelos de aprendizagem profunda para analisar feed de vídeo ao vivo.
Identificar, rastrear, segmentar e prever objetos diferentes dentro de quadros de vídeo.
Optimize a detecção de objetos e os modelos de rastreamento.
Desenvolva uma aplicação de análise de vídeo inteligente (IVA).
O formato do curso
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
CUDA (Compute Unified Device Architecture) é uma plataforma de computação paralela e API criada pela Nvidia.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam usar a CUDA para construir Python aplicativos que funcionam em paralelo com a NVIDIA GPUs.
No final do curso, os participantes poderão:
Use o compilador Numba para acelerar Python aplicativos que funcionam em NVIDIA GPUs.
Criar, compilar e lançar núcleos CUDA personalizados.
Manutenção da memória GPU.
Converter uma aplicação baseada em CPU em uma aplicação acelerada GPU.
O formato do curso
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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