Türkiye Merkezli Bilgisayar Grafikleri Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), heterojen cihazları programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak için OpenACC kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir OpenACC geliştirme ortamı kurmak.
• Temel bir OpenACC programı yazmak ve çalıştırmak.
• Kodu OpenACC direktifleri ve maddeleriyle etiketlemek.
• OpenACC API'leri ve kütüphanelerini kullanmak.
• OpenACC programlarını profillemek, hata ayıklamak ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), GPU programlamanın temellerini ve GPU uygulamaları geliştirmek için ana çerçeveleri ve araçları öğrenmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki geliştiricilere yöneliktir.

• Bu eğitimin sonunda katılımcılar:
  GPU işlem ve CPU arasındaki farkı ve GPU programlamanın avantajlarını ve zorluklarını anlayabilecektir.
• GPU uygulamaları için doğru çerçeveyi ve aracı seçebilecektir.
• Çerçevelerden ve araçlardan bir veya daha fazlasını kullanarak vektör toplama gerçekleştiren temel bir GPU programı oluşturabilecektir.
• Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ile cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ilgili API'leri, dilleri ve kitaplıkları kullanabilecektir.
• Veri transferlerini ve bellek erişimlerini optimize etmek için ilgili bellek alanlarını (global, yerel, sabit ve özel) kullanabilecektir.
• Paralelliği kontrol etmek için iş öğeleri, çalışma grupları, iş parçacıkları, bloklar ve ızgaralar gibi ilgili yürütme modellerini kullanabilecektir.
• CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak GPU programlarını hata ayıklayabilecek ve test edebilecektir.
• Birleştirme, önbelleğe alma, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak GPU programlarını optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), GPU programlama için farklı çerçeveleri kullanmak ve özelliklerini, performansını ve uyumluluğunu karşılaştırmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platformu, OpenCL'u destekleyen bir cihaz, CUDA veya ROCm ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• OpenCL, CUDA ve ROCm kullanarak vektör toplama gerçekleştiren temel bir GPU programı oluşturmak ve her bir çerçevenin sözdizimini, yapısını ve yürütülmesini karşılaştırmak.
• Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ilgili API'leri kullanmak.
• Cihazda yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için ilgili dilleri kullanmak.
• Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için ilgili yerleşik işlevleri, değişkenleri ve kitaplıkları kullanmak.
• Veri aktarımlarını ve bellek erişimlerini optimize etmek için global, yerel, sabit ve özel gibi ilgili bellek alanlarını kullanmak.
• Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için ilgili yürütme modellerini kullanmak.
• CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak GPU programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
• Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak GPU programlarını optimize etmek.

CloudMatrix, Huawei'nin ölçeklenebilir, üretim kalitesi tahmin pipeline'larını destekleyen entegre bir AI geliştirme ve dağıtım platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), CANN ve MindSpore entegrasyonunu kullanarak AI modellerini dağıtma ve izleme konusunda ileri seviye bilgi sahibi olmak isteyen başlangıç düzeyinden orta düzeydeki AI profesyonellere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• CloudMatrix platformunu model paketleme, dağıtım ve hizmet sunumu için kullanma.
• Ascend chipsetleri için modelleri dönüştürme ve iyileştirme.
• Gerçek zamanlı ve toplu tahmin görevleri için pipeline'lar kurma.
• Üretim ortamlarında dağıtımları izleme ve performansı ayarlama.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Gerçek dünya senaryolarıyla CloudMatrix'nın el ile kullanımı.
• Dönüşüm, iyileştirme ve ölçeklendirme odaklı yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Aİ altyapınız veya bulut ortamınıza dayalı özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkileşimli uygulamalar, video oyunları, animasyonlu filmler vb. için 3B modeller oluşturmak isteyen sanatçılar, oyun geliştiriciler veya tam yeni başlayanlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Blender ile animasyonlar ve görsel efektler oluşturmayı öğrenin.
• Gerçekçi 3B hareketleri simüle etmek için eğriler, yüzeyler, metaball'lar ve saç parçacıkları ekleyin.
• Tahribatsız modelleme ve animasyona giriş.
• 3B modelleri ve varlıkları bir oyun motoruna, 3B yazıcıya veya diğer yazılımlara aktarın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), AMD GPU'ları programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ve orta seviye geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROCm Platformu, bir AMD GPU ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı Windows üzerinde kurmak.
• AMD GPU üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları GPU belleğinden alan temel bir ROCm programı oluşturmak.
• Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ROCm API'sini kullanmak.
• GPU üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için HIP dilini kullanmak.
• Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için HIP yerleşik işlevlerini, değişkenlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
• Veri aktarımlarını ve bellek erişimlerini optimize etmek için ROCm ve HIP bellek alanlarını (global, paylaşılan, sabit ve yerel) kullanmak.
• Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için ROCm ve HIP yürütme modellerini kullanmak.
• ROCm Hata Ayıklayıcısı ve ROCm Profil Oluşturucu gibi araçları kullanarak ROCm ve HIP programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
• Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak ROCm ve HIP programlarını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), ROCm ve HIP kullanarak AMD GPU’leri programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ile orta seviye geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROCm Platformu, bir AMD GPU ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• AMD GPU üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları GPU belleğinden alan temel bir ROCm programı oluşturmak.
• Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleği ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için ROCm API’sini kullanmak.
• AMD GPU üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için HIP dilini kullanmak.
• Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için HIP yerleşik işlevlerini, değişkenlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
• Veri aktarımlarını ve bellek erişimlerini optimize etmek için ROCm ve HIP bellek alanlarını (global, paylaşılan, sabit ve yerel) kullanmak.
• Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için ROCm ve HIP yürütme modellerini kullanmak.
• ROCm Hata Ayıklayıcısı ve ROCm Profil Oluşturucu gibi araçları kullanarak ROCm ve HIP programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
• Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak ROCm ve HIP programlarını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkileşimli uygulamalar, video oyunları, animasyonlu filmler vb. için 3B modeller oluşturmak isteyen sanatçılar, oyun geliştiriciler veya tam yeni başlayanlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 3B modellemenin prensiplerini ve temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Modelleme ve 3B ağ düzenleme için çeşitli modları ve araçları keşfedebilecektir.
• UV eşleme/açma, şekillendirme ve 3B model oluşturma araçlarını kullanabilecektir.

Ascend, Biren, and Cambricon are leading AI hardware platforms in China, each offering unique acceleration and profiling tools for production-scale AI workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI infrastructure and performance engineers who wish to optimize model inference and training workflows across multiple Chinese AI chip platforms.

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

• Benchmark models on Ascend, Biren, and Cambricon platforms.
• Identify system bottlenecks and memory/compute inefficiencies.
• Apply graph-level, kernel-level, and operator-level optimizations.
• Tune deployment pipelines to improve throughput and latency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of profiling and optimization tools on each platform.
• Guided exercises focused on practical tuning scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your performance environment or model type, please contact us to arrange.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çarpıcı animasyonlar, etkileşimli medya ve ilgi çekici web içeriği oluşturmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar grafik tasarımcıları ve animatörlere yöneliktir. Adobe Animate kullanılarak eğitim verilmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Adobe Animate arayüzünü ve araçlarını kullanabilme.
• Ana kareler, hareket geçişleri ve şekil geçişleri kullanarak animasyonlar oluşturma ve düzenleme.
• ActionScript ve JavaScript ile etkileşimli animasyonlar ve uygulamalar tasarlama.
• Projelere ses ve video öğeleri ekleme.
• Animasyonları web, video ve mobil platformlar için dışa aktarma.

Chinese GPU architectures such as Huawei Ascend, Biren, and Cambricon MLUs offer CUDA alternatives tailored for local AI and HPC markets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level GPU programmers and infrastructure specialists who wish to migrate and optimize existing CUDA applications for deployment on Chinese hardware platforms.

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

• Evaluate compatibility of existing CUDA workloads with Chinese chip alternatives.
• Port CUDA codebases to Huawei CANN, Biren SDK, and Cambricon BANGPy environments.
• Compare performance and identify optimization points across platforms.
• Address practical challenges in cross-architecture support and deployment.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on code translation and performance comparison labs.
• Guided exercises focused on multi-GPU adaptation strategies.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your platform or CUDA project, please contact us to arrange.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), CUDA'yı kullanarak NVIDIA GPU'leri programlamak ve onların paralelliğinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ile orta seviye geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CUDA Toolkit, bir NVIDIA GPU ve Visual Studio Code içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• NVIDIA GPU üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları NVIDIA GPU belleğinden alan temel bir CUDA programı oluşturmak.
• Cihaz bilgilerini sorgulamak, cihaz belleğini ayırmak ve serbest bırakmak, ana bilgisayar ve cihaz arasında veri kopyalamak, çekirdekleri başlatmak ve iş parçacıklarını senkronize etmek için CUDA API'sini kullanmak.
• NVIDIA GPU üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için CUDA C/C++ dilini kullanmak.
• Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için CUDA yerleşik işlevlerini, değişkenlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
• Veri transferlerini ve bellek erişimlerini optimize etmek için global, paylaşımlı, sabit ve yerel gibi CUDA bellek alanlarını kullanmak.
• Paralelliği tanımlayan iş parçacıklarını, blokları ve ızgaraları kontrol etmek için CUDA yürütme modelini kullanmak.
• CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak CUDA programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
• Birleştirme, önbellekleme, ön getirme ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak CUDA programlarını optimize etmek.

Müşterilerin %97'si memnun.

Huawei Ascend yüksek performanslı çıkarım ve eğitim için tasarlanmış bir yapay zeka işlemci ailesidir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site), Huawei'nın Ascend platformunu ve CANN araç setini kullanarak sinir ağ modeli geliştirme ve optimizasyonu isteyen orta düzeyde yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• CANN geliştirme ortamını kurma ve yapılandırma.
• MindSpore ve CloudMatrix iş akışlarını kullanarak yapay zeka uygulamaları geliştirme.
• Özel operatörler ve tiling kullanarak Ascend NPUs üzerinde performans optimizasyonu.
• Modelleri kenar veya bulut ortamlarına dağıtma.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Huawei Ascend ve CANN araç setinin örnek uygulamalarda el ile kullanımı.
• Model oluşturma, eğitim ve dağıtım odaklı yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için altyapınız veya veri kümeleriniz üzerine özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Biren AI Accelerators are high-performance GPUs designed for AI and HPC workloads with support for large-scale training and inference.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level developers who wish to program and optimize applications using Biren’s proprietary GPU stack, with practical comparisons to CUDA-based environments.

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

• Understand Biren GPU architecture and memory hierarchy.
• Set up the development environment and use Biren’s programming model.
• Translate and optimize CUDA-style code for Biren platforms.
• Apply performance tuning and debugging techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of Biren SDK in sample GPU workloads.
• Guided exercises focused on porting and performance tuning.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your application stack or integration needs, please contact us to arrange.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkileşimli uygulamalar, video oyunları, animasyonlu filmler vb. için 3B modeller oluşturmak isteyen sanatçılara, oyun geliştiricilerine veya tam birer başlangıca yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 3B modellemenin prensiplerini ve temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Modelleme ve 3B ağları düzenleme için çeşitli modları ve araçları keşfedebilecektir.
• Blender ile animasyonlar ve görsel efektler oluşturmayı öğrenebilecektir.
• Gerçekçi 3B hareketleri simüle etmek için eğriler, yüzeyler, metaball'lar ve saç parçacıkları ekleyebilecektir.
• 3B modelleri haritalamak/çözmek, şekillendirmek ve boyamak için araçları kullanabilecektir.
• 3B modelleri ve varlıkları bir oyun motoruna, 3B yazıcıya veya diğer yazılımlara aktarabilecektir.

Cambricon MLUs (Machine Learning Units) are specialized AI chips optimized for inference and training in edge and datacenter scenarios.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build and deploy AI models using the BANGPy framework and Neuware SDK on Cambricon MLU hardware.

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

• Set up and configure the BANGPy and Neuware development environments.
• Develop and optimize Python- and C++-based models for Cambricon MLUs.
• Deploy models to edge and data center devices running Neuware runtime.
• Integrate ML workflows with MLU-specific acceleration features.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on use of BANGPy and Neuware for development and deployment.
• Guided exercises focused on optimization, integration, and testing.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course based on your Cambricon device model or use case, please contact us to arrange.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), CUDA ortamlarını kurmak, yapılandırmak, yönetmek ve sorun gidermek isteyen başlangıç seviyesindeki sistem yöneticilerine ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CUDA'nın mimarisini, bileşenlerini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
• CUDA ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• CUDA kaynaklarını yönetip optimize edebilecektir.
• Yaygın CUDA sorunlarını ayıklayıp çözebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), farklı türdeki cihazları programlamak ve paralelliklerinden yararlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenCL SDK'sını, OpenCL'yi destekleyen bir cihazı ve Visual Studio Code'u içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Cihaz üzerinde vektör toplama gerçekleştiren ve sonuçları cihaz belleğinden alan temel bir OpenCL programı oluşturmak.
• Cihaz bilgilerini sorgulamak, bağlamlar, komut kuyrukları, arabellekler, çekirdekler ve olaylar oluşturmak için OpenCL API'sini kullanmak.
• Cihaz üzerinde yürütülen ve verileri işleyen çekirdekleri yazmak için OpenCL C dilini kullanmak.
• Yaygın görevleri ve işlemleri gerçekleştirmek için OpenCL yerleşik işlevlerini, uzantılarını ve kitaplıklarını kullanmak.
• Veri transferlerini ve bellek erişimlerini optimize etmek için OpenCL ana bilgisayar ve cihaz bellek modellerini kullanmak.
• İş öğelerini, iş gruplarını ve ND aralıklarını kontrol etmek için OpenCL yürütme modelini kullanmak.
• CodeXL, Intel VTune ve NVIDIA Nsight gibi araçları kullanarak OpenCL programlarını hata ayıklamak ve test etmek.
• Vektörleştirme, döngü açma, yerel bellek ve profil oluşturma gibi teknikleri kullanarak OpenCL programlarını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tasarımcılar, makine mühendisleri ve 3D modeller oluşturmayı, inşa etmeyi veya 3D yazdırmayı öğrenmek isteyen herkesi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 3D yazdırılabilir modeller oluşturmak.
• Karmaşık 3D şekiller oluşturmak için geometrik dönüşümleri kullanmak.
• Asgari kod satırlarını kullanarak etkileşimsiz bir şekilde modelleme yapmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), 3B tasarım ve 3B yazdırma meraklılarının Fusion 360'ı kullanarak modelleri tasarlamak, simüle etmek ve 3B yazdırmaya hazırlamak isteyen yeni başlayanlardan ileri seviyedekilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Fusion 360'ı optimum performans için kurmak ve yapılandırmak.
• 3B nesneleri birleşik bir ortamda tasarlamak, modellemek ve simüle etmek.
• Tasarım taslaklarını 3B yazdırma süreci için optimize etmek ve hazırlamak.
• Fusion 360'ın bulut özelliklerini kullanarak tasarımları işbirliği içinde oluşturmak ve paylaşmak.

Eğitim sırasında öğrenecekleriniz:

• bilgisayar grafikleri ve masaüstü yayıncılığının ilkeleri
• renk tanımlama ve kullanma yöntemleri
• vektörel ve bitmap grafikler arasındaki farklar
• renkli fotoğraf ve grafiklerin özelleştirme yöntemleri
• rötuşlama ve fotoğraf montajı ilkeleri
• kendi çizimlerinizi ve grafiklerinizi oluşturma
• grafik materyalin kompozisyonunu ve baskısını ihtiyaçlara göre uyarlama
• logo ve logoların nasıl oluşturulacağı
• ilginç grafikler ve tablolar oluşturma
• iş kartları ve antet oluşturma
• etiketler, diplomalar, davetiyeler oluşturma
• broşür hazırlama
• metin biçimlendirme yöntemleri
• spot renklerin kullanımı
• baskıya hazırlama ilkeleri
• dijital baskı, ofset baskı, serigraf baskı

Derslerin örnek konuları:

• posterim
• portre
• genişleme
• katalogum
• yüzüm
• billboard
• logom

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkileşimli ve dinamik PDF formları oluşturmak için Adobe LiveCycle Designer'ı kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ve orta seviye geliştiriciler ile UI/UX tasarımcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli öğeler ve özelliklerle PDF formları oluşturma ve düzenleme.
• JavaScript kullanarak PDF formlarına komut dosyaları ve mantık ekleme.
• PDF formlarını doğrulama ve güvenliğini sağlama.
• PDF formlarını veri kaynakları ve web hizmetleriyle entegre etme.
• PDF formlarını dağıtma ve yayınlama.

Katılımcı eğitim sırasında şunları öğrenecektir:

• bir vektör grafik programı kullanmak.
• basit nesneler oluşturmak
• gelişmiş eğriler oluşturmak
• bir logo oluşturmak
• kağıt veya fotoğraf üzerinde oluşturulan öğeleri izlemek
• broşür almak
• reklam posterleri
• vektör, EPS belgelerini açmak ve değiştirmek

ARToolKit, Augmented Reality (AR) uygulamaları oluşturmak için açık kaynaklı bir izleme kütüphanesidir. Windows, Linux, Mac, Android ve iOS'i destekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, ARToolKit ile artırılmış gerçeklikli bir mobil uygulama nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gerçek dünyaya sanal görüntüler yerleştiren bir mobil uygulama geliştirme
• Aydınlatmayı ayarlamak ve sorunları çözmek için videoyu ön işleme alma
• OpenCV, Unity, OpenSceneGraph ve mobil cihazın GPS'i, pusulası ve kamera kalibrasyon araçları dahil olmak üzere üçüncü taraf araçları ve işlevselliği ARToolKit ile entegre etme

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kursta geliştirilen mobil uygulama, Android ve/veya iOS'i hedefleyebilir. Tercihinizi belirtmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

During the 3-day training, participants will learn some history of the theory and guidelines transformed into sample projects:

"Tracing" from a drawing on paper to a vector image that can be used for printing, cutting, engraving, etc.

"Pierre Bézier Curves" rules for creating basic curves and compound curves as well as editing and repairing.

"Typography" creating your own font from drawing to obtaining an open type font (OTF) file.

Bu danışmaoduğucu, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) Türkiye'ta, CUDA'yı kullanarak NVIDIA GPU cihazlarında paralel olarak çalışan Python uygulamalar oluşturmak isteyen orta seviye geliştiricilere yönelik tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

FreeCAD, gerçek dünya nesnelerini tasarlamak için kullanılan açık kaynaklı, özelleştirilebilir, çok platformlu, betiklenebilir ve genişletilebilir parametrik 3D modelleme yazılımıdır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, daha sonra inşa etmek veya 3D yazdırmak için bir nesne nasıl modelleneceğini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ticari CAD veya BIM modelleme yazılımlarının yerine FreeCad'in araçlarını ve iş akışlarını kullanmak
• STEP, IGES, STL, SVG, DXF, OBJ, IFC, DAE vb. gibi birçok formata yazmak
• FreeCAD'nın işlevselliğini genişletmek için Python'u kullanmak
• FreeCad'i otomatik hale getirmek, modüller oluşturmak ve FreeCAD'yı mevcut bir uygulamaya yerleştirmek

Hedef Kitle

• Tasarımcılar
• Geliştiriciler
• Makine mühendisleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu kurs, Inkscape'nin temel prensiplerini ve uygulamalarını uygulamalı çalışmalarla göstermektedir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), 3B animasyonlar oluşturmak için Maya'yı kullanmak isteyen web tasarımcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Maya'da gerçekçi modeller ve dokular oluşturmak.
• Yüksek kaliteli oynatma için projeleri canlandırmak ve işlemek.
• Su ve duman gibi doğal efektleri simüle etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim kursu, Türkiye’da paralel hesaplama için GPU’leri nasıl programlayacağınızı, çeşitli platformları nasıl kullanacağınızı, CUDA platformu ve özellikleriyle nasıl çalışacağınızı ve CUDA kullanarak çeşitli optimizasyon tekniklerini nasıl gerçekleştireceğinizi kapsamaktadır. Uygulamalardan bazıları derin öğrenme, analitik, görüntü işleme ve mühendislik uygulamalarını içerir.

WebGL (Web Graphics Library), tarayıcı eklentileri kullanmadan web tarayıcısı içinde 3D grafikler oluşturmak için bir JavaScript API'sidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, bir tarayıcıda çalışan animasyonlu bir 3D uygulama oluşturarak 3D grafikler kullanarak gerçekçi bilgisayar görüntüleri oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• WebGL'nin çeşitli işlevlerini, yani ağları, dönüşümleri, kameraları, materyalleri, aydınlatmayı ve animasyonu anlayıp kullanmak
• WebGL ile nesneleri canlandırmak
• WebGL kullanarak 3D nesneler oluşturmak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), farklı grafik araçlarından aynı anda çalışırken ortak 3B sahneler veya varlıklar oluşturmak, oluşturmak ve paylaşmak isteyen tasarım mühendisleri, mimarlar ve geliştiriciler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 3B grafikler ve iş akışları oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Temel USD kompozisyonunu anlamak ve 3B varlıkları ve sahneleri geliştirmek için değişiklikler uygulamak.
• 3. taraf uygulamaları (Maya, Katana ve Houdini) için desteklenen USD eklentilerini kullanarak birden çok varlığı paylaşmak, birleştirmek ve dönüştürmek.

Grafik programları Adobe, grafik, multimedya ve belgeler oluşturmak, düzenlemek ve manipüle etmek için bir araç setidir. Adobe Systems, grafik, multimedya, fotoğraf düzenleme, web sitesi tasarımı ve daha fazlası için özel olarak tasarlanmış birçok profesyonel program oluşturmasıyla tanınır. Adobe tarafından oluşturulan bazı ana grafik programları şunlardır: Adobe Photoshop Jest, en popüler raster grafik düzenleme programlarından biridir. Fotoğrafları manipüle etmenize, grafikler oluşturmanıza, rötuş yapmanıza, renk düzeltmeleri yapmanıza ve daha birçok gelişmiş işlem yapmanıza olanak tanır. Adobe Illustrator Vektör grafiğe odaklanan Illustrator, logolar, illüstrasyonlar, vektör grafikler, tipografik tasarımlar ve kaliteden ödün vermeden ölçeklenebilen diğer öğeler oluşturmanıza olanak tanır.