در دوره‌ی آموزش مقدماتی نرم‌افزار فلوئنت مکتب‌پلاس، از ابتدایی تا پیچیده‌ترین مسائل تشریح می‌شود. به‌گونه‌ای که هر کس که دانشی ابتدایی از مکانیک سیالات داشته باشد، تنها با این دوره می‌تواند با این نرم‌افزار، مسائل عمده را حل کند. از این گذشته، با توضیح نحوه‌ی تولید شبکه، در نرم افزارهای ANSYS Meshing و ICEM-CFD ، راه را برای آن‌دسته از دانش‌پذیرانی که با تولید شبکه‌های دوبعدی و سه‌بعدی، به‌صورت باسازمان و همچنین بی‌سازمان آشنایی ندارند، هموار می‌کند.
در دوره‌ی آموزشی AVR مکتب پلاس ، تمامی پیش‌نیاز‌های مورد نیاز، برای یادگیری برنامه‌نویسی AVR از جمله زبان برنامه نویسی C و نرم‌افزار شبیه‌ساز پروتئوس، به صورت کامل و در قالب یک فصل مجزا آموزش داده شده‌اند. علاوه بر این، در طراحی سیستم‌های دیجیتال، چهار مرحله‌ی مهم وجود دارد : 1- طراحی سخت‌افزار 2- طراحی نرم‌افزار 3- شبیه‌سازی 4- پیاده‌سازی عملی
هدف از برگزاری دوره‌ی پیش‌رو، آشنایی با تکنولوژی طراحی و چاپ انواع فیبر‌های مدار چاپی است. مباحث این دوره، شامل مقدماتی بر برد‌های مدار چاپی (PCB)- طراحی نقشه در محیط شماتیک- طراحی کتابخانه‌های اختصاصی برای قطعات مختلف- طراحی PCBهای دولایه- رفع اشکالات موجود در طراحی- افزودن اشکال مختلف و حروف فارسی به مدار چاپی و مقدمه‌ای بر طراحی برد‌های چند لایه است.
هر فریم‌ورکی را می‌توان از جهات مختلف بررسی کرد و به آموزش آن پرداخت. در این دوره، سعی شده تا کاربردی‌ترین مفاهیم برنامه‌نویسی سمت سرور، به زبانی ساده، بیان شود و اکثر مفاهیم کاربردی فریم‌ورک لاراول، با مثال‌های واقعی بررسی شوند. همچنین با تمرین‌های فراوانی که در طول دوره انجام خواهید داد، به درک عمیقی از مفاهیم برنامه‌نویسی سمت سرور و فریم‌ورک لاراول خواهید رسید. در این دوره، یک وب‌سایت درج آگهی (مشابه دیوار) و یک سامانه‌ی کتابخانه‌ی آنلاین را پیاده سازی خواهید کرد
کاربرد دوره آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ امروزه در علوم کامپیوتر دو مبحث بسیار مهم با نام شبکه عصبی و یادگیری عمیق پدید آمده است. شبکه‌های عصبی دسته‌ای از الگوهای برنامه‌نویسی هستند که برای آموختن از داده‌های مشاهده‌ای از زیست‌شناسی الهام گرفته‌اند. به عبارت ساده‌تر، این شبکه‌ها برای یادگیری از نحوه عملکرد مغز بهره می‌برند. یادگیری عمیق مجموعه قدرتمندی از تکنیک‌ها برای یادگیری در شبکه‌های عصبی است. در واقع یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود و شبکه‌های عصبی اسکلت یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در حال حاضر بهترین راه‌حل‌ها را برای بسیاری از مشکلات در تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (natural language processing) ارائه می‌دهند. اگر شما هم از علاقه‌مندان و فعالان حوزه تکنولوژی‌های نوظهور هستید، آموزش شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق مکتب‌خونه را از دست ندهید. هدف از آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ آموزش شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، اولین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره شما با مفاهیم بنیادی شبکه عصبی و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد. این دوره به شما کمک می‌کند که قابلیت‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. همچنین آموزش یادگیری عمیق شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. بنابراین این دوره مسیری برای شما فراهم می‌کند که دانش و مهارت لازم را برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود کسب کنید، سطح فنی خود را ارتقا داده و گام نهایی را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی بردارید. بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آشنایی با یادگیری عمیق آشنایی با شبکه عصبی مصنوعی برنامه‌نویسی پایتون روش پس انتشار (Backpropagation) معماری شبکه عصبی
درس کاربرد ریاضیات در مهندسی شیمی مباحث: مشتق‌گیری و انتگرال‌گیری عددی، معادلات دیفرانسیل مرتبه اول و دوم، ماتریس‌ها و حل دستگاه‌ها، حل معادلات دیفرانسیل ODE و PDE، تبدیلات لاپلاس، مدل‌سازی مسائل انتقال جرم، حرارت، مومنتوم و... را شامل می‌شود. در این آموزش بر آن شدیم تا ابتدا به مرور کلی درس کاربرد ریاضیات در مهندسی شیمی، سپس حل تمرین و حل نمونه سوالات آزمون کارشناسی ارشد سال‌های اخیر در هر بخش بپردازیم. استفاده از این آموزش برای دانشجویان رشته مهندسی شیمی در مقطع کارشناسی و دانشجویان متقاضی شرکت در آزمون کارشناسی ارشد توصیه می‌گردد. همچنین این فرادرس برای مدل‌سازی پدیده‌های انتقال جرم و انتقال حرارت مناسب است.
30 ساعت آموزش ، مدرک پایان دوره ، پشتیبانی Vip تلگرامی ، دانلود فیلم بلافاصله بعد از خرید ، ارائه مثال‌ها و فایل‌های جانبی
طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.
دوره‌ی تصحیح رایتینگ تافل یکی از ابزارهای مهم در آماده شدن برای این آزمون است. در آزمون تافل، رایتینگ آخرین بخش آزمون است و در آن شما باید به دو سوال پاسخ بدهید. سوال اول ترکیبی از Reading و Listening است و عنوان آن Integrated Question است. سوال دوم فقط مهارت نگارش شما را می‌سنجد و Independent Question نام دارد. یکی از مهم‌ترین راه‌های تقویت رایتینگ، فارغ از آموختن مبانی و تکنیک‌های نگارش، دست به قلم شدن و نوشتن است. در این مسیر برای گرفتن بهترین نتیجه نیاز است نوشته‌های افراد مورد ارزیابی قرار بگیرند و با در نظر گرفتن اشکالات و نکات مهم، سعی کنند نوشته‌های بعدی خود را بهبود بدهند و در چرخه‌ی تکرار اشتباهات گرفتار نشوند. دوره‌ی تصحیح رایتینگ تافل مخصوص کاربرانی است که قصد شرکت در آزمون تافل را دارند و مایل‌اند مهارت‌های نگارشی خود را برای بخش رایتینگ این آزمون محک بزنند. در این دوره شما فرصت خواهید داشت تا در قالب ۶ تمرین Independent Task بتوانید essayهای متفاوتی را نوشته و مورد ارزیابی قرار دهید. این essayها به دقت تصحیح خواهند شد و نکاتی که می‌توانند به بهبود و ارتقا تسلط شما در بخش رایتینگ تافل کمک کنند، موشکافی می‌شوند. همچنین نمونه‌هایی از اشتباهات متدوال رایتینگ در این دوره گردآوری شده است که بررسی آن‌ها کمک شایانی به پیشگری از تکرار این اشتباهات در رایتینگ شما می‌کند و توصیه می‌کنیم به عنوان درس‌نامه و پیش از انجام تمرین‌ها، آن‌ها را مطالعه کنید.
دوره آموزشی لیسنینگ آیلتس چیست؟ دوره آموزش لیسنینگ آیلتس به منظور افزایش آمادگی داوطلبان آزمون آیلتس طراحی شده است. در این دوره سعی شده تا علاوه بر آشنایی با انواع سوالات در بخش لیسنینگ آیلتس به صورت تخصصی ترفندها و نکات پاسخگویی به هرکدام از سبکهای مختلف سوالات را به دقت آموزش دهیم تا شما بتوانید به راحتی به هرکدام از انواع سوالات لیسنینگ پاسخ دهید. مزایا و اهداف دوره آموزش لیسنینگ آیلتس چیست؟ بهترین مزیت این دوره آموزشی توضیح جامع انواع سوالات بخش لیسنینگ آیلتس و برطرف کردن نقاط ضعف در درک درست سوالات و نحوه مواجهه با آنهاست. بعد از پایان این دوره انتظار میرود در خصوص پاسخگویی به مدلهای سوالات آزمون آیلتس به تسلط کامل رسیده و آن را به نقطه قوتی در آزمون آیلتس تبدیل کنید. بعد از طی این روند، مخاطبان دوره آماده تمرکز روی نمونه سوالات Cambridge می‌شوند. دوره آموزشی لیسنینگ آیلتس مناسب چه کسانی است؟ به افرادی که به دنبال بستههای جامع درخصوص آمادگی برای لیسنینگ آیلتس هستند، توصیه می‌شود حتما در این دوره ثبت نام کنند و به صورت اصولی مهارت لیسنینگ خود را ارتقا دهند. مهارت‌های کسب شده بعد از گذراندن دوره آموزشی کدام است؟ 1. پیدا کردن دقیق کلمات مهم و کاربردی در هر بخش 2. توجه به Spelling در فرآیند لیسنینگ 3. افزایش اعتماد به نفس در هنگام پاسخگوبی به سوالات 4. تجزیه و تحلیل نقات قوط و ضعف بعد از هر آزمون منابع تدریس این دوره آموزشی کدام است؟ یکی از موارد مهم که باید در هنگام گذراندن یک دوره درسی به آن توجه داشت، بررسی منابع تدریسی توسط مدرس هر درس است. یکی از نکات برجسته دوره آموزش لیسنینگ آیلتس منابع متنوع و بسیار بهروزی است که در آن استفاده شده است. این منابع شامل موارد زیر می‌شوند. 1. Mindset for IELTS 2. Cambridge IELTS پیشنیازها و مکملهای این دوره کدام است؟ هرچند که دوره آموزش لیسنینگ آیلتس یکی از جامعترین دوره‌های آموزش لیسنینگ آزمون آیلتس بوده ولی به منظور بازدهی بهتر و کاملتر شدن آموزش توصیه می‌شود در کنار کتب مربوطه برخی دیگر از کتابهای مرجع را مطالعه کنند. کتب پیشنهادی عبارتند از: 1. Tactics for Listening 2. Barron's Essential Words for the IELTS شیوه دوره آموزشی لیسنینگ آیلتس چگونه است؟ بیان ساده مدرس دوره آموزشی و تمرین محور بودن آن از بارزترین ویژگیهای این مجموعه است. همچنین سعی شده در ابتدا فرد سوالات هر بخش را ابتدا با گذاشتن وقت حل کرده و در انتها مدرس با بیان اشکالات و رفع آن‌ها داوطلب را با نکات و ترفندهای هر قسمت آشنا کند.
