GPUのトレーニングコース

GPUのトレーニングコース

ローカルのインストラクターによるライブGPU(Graphics Processing Unit)トレーニングコースでは、インタラクティブなディスカッションや実践を通して、GPUの基本とGPUのプログラミング方法を実演しています。 GPUトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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GPU (Graphics Processing Unit)サブカテゴリ

Graphics Processing Unit (GPU)コース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
14 時間
概要
このコースでは、並列計算用にGPUをプログラミングする方法について説明します。アプリケーションの中には、ディープラーニング、アナリティクス、およびエンジニアリングアプリケーションが含まれます。
14 時間
概要
CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a parallel computing platform and API created by Nvidia.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use CUDA to build Python applications that run in parallel on NVIDIA GPUs.

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

- Use the Numba compiler to accelerate Python applications running on NVIDIA GPUs.
- Create, compile and launch custom CUDA kernels.
- Manage GPU memory.
- Convert a CPU based application into a GPU-accelerated application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 時間
概要
この講師主導のライブトレーニングコースでは、並列コンピューティングのためのGPUのプログラミング方法、さまざまなプラットフォームの使用方法、CUDAプラットフォームとその機能の使い方、およびCUDAを使用したさまざまな最適化手法の実行方法について説明します。アプリケーションの中には、ディープラーニング、アナリティクス、画像処理およびエンジニアリングアプリケーションが含まれます。
14 時間
概要
Video analytics refers to the technology and techniques used to process a video stream. A common application would be capturing and identifying live video events through motion detection, facial recognition, crowd and vehicle counting, etc.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.

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

- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

今後のGPUコース

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