Skip to main content
Category

Възможности

ОСНОВИ НА РАЗРАБОТКАТА НА ПРИЛОЖЕНИЯ НА OMNIVERSE KIT

By Английски, Безплатно обучение, ВЪЗМОЖНОСТИ, Възможности, ВЪЗМОЖНОСТИ: Обучение, До една седмица, Други, Държава, предоставяща обучението, Език на обучението, Курс, Онлайн обучение, Продължение на обучението, Такса за обучението, Тип на обучението, Формат на обучениетоNo Comments
ОСНОВИ НА РАЗРАБОТКАТА НА ПРИЛОЖЕНИЯ НА OMNIVERSE KIT

01.09.2023 |

NVIDIA е създала набор от изчерпателни референтни приложения, включително Create, Drive Sim и Isaac Sim, за да демонстрира възможностите на Omniverse Kit. Всичко, което виждате в тези референтни приложения, се разпростира и върху вашите персонализирани приложения. Можете да използвате съществуващите разширения на NVIDIA, за да ускорите разработването на приложенията си, тъй като приложенията се състоят от различни разширения, които си сътрудничат, за да рационализират специфични работни процеси. 

По време на този курс участниците ще разберат:

  • Същността на файла Kit и изкуството на неговото създаване.
  • Процеса на интегриране на разширения в приложения.
  • Ролята на зависимостите на разширенията.
  • Как да формулирате макета на приложението.
  • Използването на техники за стилизиране.
  • Опаковане и разпространение на приложение.

След като завършите, ще можете да създавате и споделяте свои персонализирани приложения в рамките на динамичната общност Omniverse.

Предварителни изисквания:

  • Основни познания по Python.
  • Елементарни познания по компютърна графика могат да бъдат полезни, но не са задължителни.
  • Изработване на разширения за Omniverse.
  • Навигация в GitHub.
  • Владеене на командния ред.

Инструменти в действие:

  • Visual Studio Code
  • Python

Минимален препоръчителен хардуер:

  • Настолен или преносим компютър с Intel i7 Gen 5 или AMD Ryzen.
  • Графичен процесор с поддръжка на NVIDIA RTX и 16 GB.

Свързано обучение:

Детайли

Уебсайт

Таргет аудитория

Дигитални умения за ИКТ професионалисти 

Дигитална технология/ категория

AR & VR

Ниво на трудност

Средно 

Високо 

Формат на обучението

Онлайн 

Такса за обучението

Безплатно обучение 

Продължение на обучението

До една седмица

Тип на обучението

Курс 

Език на обучението

Английски 

Държава, предоставяща обучението

Други

Класификация

База данни

ИЗГРАЖДАНЕ НА ВИДЕО ПРИЛОЖЕНИЯ С ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ НА EDGE НА JETSON NANO

By Английски, Безплатно обучение, ВЪЗМОЖНОСТИ, Възможности, ВЪЗМОЖНОСТИ: Обучение, До една седмица, Други, Държава, предоставяща обучението, Език на обучението, Курс, Онлайн обучение, Продължение на обучението, Такса за обучението, Тип на обучението, Формат на обучениетоNo Comments
ИЗГРАЖДАНЕ НА ВИДЕО ПРИЛОЖЕНИЯ С ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ НА EDGE НА JETSON NANO

31.08.2023 |

От разпознаването на котка в задния двор до подобряване на преживяванията на клиентите при пазаруване – възможностите на базираното на изкуствен интелект разбиране на видео не познават граници. Навлезте в комплекта за разработчици NVIDIA Jetson Nano – лесен за употреба, но мощен компютър, способен да изпълнява едновременно няколко невронни мрежи. Позициониран като идеален етап за навлизане в областта на интелигентния видеоанализ (IVA) чрез NVIDIA DeepStream SDK, този курс ви вкарва в сферата на изграждането на проницателни проекти. С тетрадки JupyterLab и образци на приложения на Python на вашия Jetson Nano, вие ще изследвате сферата на видеоаналитиката с дълбоко обучение, като откривате дълбоки прозрения от видеопотоците. Уменията, които ще развиете, ще проправят пътя за създаване на ваши собствени бъдещи проекти не само на Nano, но и на всички платформи Jetson Edge.

Предварителни изисквания:

  • Основни познания с командния ред на Linux.
  • Овладяване на основните концепции за програмиране в Python 3, включващи функции, цикли, речници и масиви.

Инструменти в действие:

  • DeepStream
  • TensorRT
  • Jetson Nano
  • Python

Основен хардуер:

  • NVIDIA Jetson Nano Developer Kit или NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit.
  • Захранване: В зависимост от модела, препоръчителното захранване и конфигурациите на джъмперите.
  • Високопроизводителна microSD карта (минимум 64 GB).
  • USB уебкамера (за окончателно използване на преносимия компютър).

Допълнителни изисквания:

  • За комплекта за разработчици на Jetson Nano 2GB, USB-C 5.1V 3A захранване от списъка с поддържани компоненти
  • Високопроизводителна microSD карта: Препоръчителен минимум 64 GB (тествали сме и препоръчваме тази)
  • USB кабел за данни: Micro-B към Type-A с активирана функция DATA (тествали сме и препоръчваме този)
  • USB уебкамера (използва се само в крайния преносим компютър), като например Logitech C270 USB Webcam

Допълнителни изисквания за компютър и мрежа:

  • Компютър с интернет връзка и възможност за флашване на вашата microSD карта, ако настройвате Jetson Nano за първи път
  • Наличен USBA порт на компютъра (може да ви е необходим адаптер, ако разполагате само с USBC портове)
  • Административни права и възможност за инсталиране на съвместим софтуер за медиен плейър (тествахме и препоръчваме този)
  • Интернет връзка за вашия Jetson Nano

Свързано обучение:

Към курса има и сертификат.

Детайли

Уебсайт

Таргет аудитория

Дигитални умения за ИКТ професионалисти 

Дигитална технология/ категория

Изкуствен интелект

Ниво на трудност

Средно 

Високо 

Формат на обучението

Онлайн

Такса за обучението

Безплатно обучение 

Платено обучение

Продължение на обучението

До една седмица

Тип на обучението

Курс  

Език на обучението

Английски 

Държава, предоставяща обучението

Други

Класификация

База данни

ОЩЕ ПО-ЛЕСНО ВЪВЕДЕНИЕ В CUDA

By Английски, Безплатно обучение, ВЪЗМОЖНОСТИ, Възможности, ВЪЗМОЖНОСТИ: Обучение, До една седмица, Други, Държава, предоставяща обучението, Език на обучението, Курс, Онлайн обучение, Продължение на обучението, Такса за обучението, Тип на обучението, Формат на обучениетоNo Comments
ОЩЕ ПО-ЛЕСНО ВЪВЕДЕНИЕ В CUDA

25.08.2023 |

В допълнение към известната публикация в блога на Марк Харис „Още по-лесно въведение в CUDA“, тази учебна тетрадка ви води през основите на създаването на CUDA ядра за графични процесори NVIDIA по масово паралелен начин. След като завършите тази учебна тетрадка, ще придобиете способността да:

– да стартирате CUDA ядра масово паралелно на графични процесори NVIDIA.

– Да организирате паралелно изпълнение на нишки за големи по размер набори от данни.

– Да управлявате обмена на памет между централния и графичния процесор.

– Да профилирате своя CUDA код за подобряване на производителността.

След като завършите, ще бъдете добре запознати с масовото паралелно стартиране на CUDA ядра за обработка на данни на графични процесори NVIDIA.

Предварителни изисквания:

Въпреки че не се изисква ново кодиране, познаването на следното ще подобри разбирането на материала:

– Писане, компилиране и стартиране на код на C или C++.

Препоръчителни ресурси за предварителните условия:

– Интерактивният урок в learn-c.org.

Използвани инструменти:

– CUDA C++

– nvcc

– nvprof

Свързано обучение:

– „Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++„: Самостоятелен курс, предназначен за начинаещи CUDA C++ програмисти.

– „Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python“ (Основи на ускорените изчисления с CUDA Python): Самостоятелен курс, предназначен за начинаещи в програмирането с CUDA Python.

Детайли

Уебсайт

Таргет аудитория

Дигитални умения за всички

Дигитални умения за работещи

Дигитални умения за ИКТ професионалисти 

Дигитална технология/ категория

Софтуерно инженерство

Уеб разработка

Ниво на трудност

Ниско 

Формат на обучението

Онлайн

Такса за обучението

Безплатно обучение 

Продължение на обучението

До една седмица

Тип на обучението

Курс 

Език на обучението

Английски 

Държава, предоставяща обучението

Други

Класификация

База данни