دوره آموزشی - جستجوی «استاد کارماهار کارگر»

نتایج جستجوی «استاد کارماهار کارگر» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش یادگیری ماشین با پایتون

دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون چیست؟ در این دوره آموزشی به یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌­نویسی شناخته شده و کار­آمد پایتون پرداخته می­‌شود. دوره آموزش یادگیری ماشین با پایتون به این صورت برنامه‌ریزی شده است که از مقدمات شروع می‌­شود و به مباحث پیشرفته و جدید یادگیری ماشین با پایتون می­‌پردازد. دوره آموزش یادگیری ماشین جادی در دو بخش تدوین شده است؛ در بخش اول شما باهدف یادگیری ماشین و کاربرد آن در دنیای واقعی آشنا خواهید شد. در بخش دوم این دوره یک نمای کلی از مباحث یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم­‌های ماشین لرنینگ به شرکت‌کنندگان ارائه خواهد شد. هدف از آموزش دوره یادگیری ماشین با پایتون چیست؟ هدف از برگزاری این دوره، آموزش ماشین لرنینگ به‌صورت مرحله‌به‌مرحله از مباحث مقدماتی تا مباحث جدید و پیشرفته است. شرکت در این دوره آموزشی به شما کمک خواهد کرد تا در محیط واقعی و کاربردی از زبان برنامه­‌نویسی پایتون استفاده کنید و مهارت خود را در زمینه برنامه­‌نویسی پایتون افزایش دهید. در کنار این موضوع، آموزش یادگیری ماشین را به‌عنوان هدف اصلی این دوره آموزشی دنبال خواهید کرد. در انتهای این دوره چه مهارت‌­هایی کسب خواهید کرد؟ با شرکت در این دوره علاوه بر آشنایی با کلیات یادگیری ماشین شما با مباحث دیگری از مانند مسائل زیر آشنا شوید: 1. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت 2. ارزیابی مدل­‌ها و الگوریتم‌­های یادگیری ماشین 3. رگرسیون 4. طبقه‌بندی 5. خوشه‌بندی 6. یادگیری کیت علمی 7. SciPy ویژگی متمایز این دوره نسبت به دوره‌­های مشابه چیست؟ مدرس این دوره جادی میرمیرانی است. در کنار مدرس حرفه‌­ای و مسلط این دوره ساختاری که برای آموزش این دوره در نظر گرفته شده است نسبت به دوره‌­های مشابه متمایز است. به این صورت که این دوره آموزشی در دو بخش تدوین شده است و در این دو بخش علاوه بر آموزش مقدمات به مباحث جدید و اساسی در آموزش یادگیری ماشین با پایتون پرداخته شده است. در کنار این موارد در تمام طول دوره شما می‌­توانید سوالات و ابهامات خود را با استاد دوره در میان بگذارید و پاسخ همه سوالات خود را به دست بیاورید. در پایان دوره یادگیری ماشین با پایتون و پس از انجام آزمون در صورت کسب نمره قبولی مدرک معتبر مکتب‌­خونه مربوط به گذراندن این دوره به شما داده می­‌شود و با استفاده از این مدرک شما می­‌توانید شرایط خود را در آزمون‌­های استخدامی و مصاحبه­‌های مربوط به استخدام بهبود ببخشید.

373,150 تومان

آموزش الگوریتم‌های بهینه ‌سازی در R

در این درس دانشجویان با مفاهیم بهینه‌سازی و نحوه اجرای آن در R آشنا می‌شوند. تمرکز این درس کاربرد روش‌های بهینه‌سازی در حوزه کسب‌وکار و مدیریت است. پرسش‌هایی اساسی در کسب‌وکار نظیر موارد زیر با الگوریتم‌های بهینه‌سازی قابل پاسخ‌دادن هستند: · یک شرکت تحت محدودیت‌های مختلف تولید و بازار، چگونه ترکیب بهینه محصولات خود را تعیین ‌کند تا سود خود را افزایش دهد؟ · یک شرکت چگونه ساختار لجستیک خود را طراحی کند تا هزینه حمل‌ونقل خود را کمینه کند؟ · باتوجه ‌به الگوی تقاضا، چگونه نیروی انسانی را در شیفت‌های مختلف کاری تخصیص دهیم تا هزینه منابع انسانی کمینه شود؟ · سبدی از دارایی‌ها را چگونه تخصیص دهیم تا با کم‌ترین ریسک، بازدهی سبد دارایی‌ها بیشینه شود؟ مخاطب اصلی این درس کسانی هستند که می‌خواهند از روش‌های داده‌محور برای تصمیمات کسب‌وکار استفاده کنند. هدف از درس این نیست که دانشجویان بیش از اندازه درگیر روش‌های ریاضی و آماری شوند، بلکه هدف آموزش مفاهیم به زبان ساده به همراه نشان‌دادن کاربردها و روش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در عمل است. این یک درس پیشرفته است و بنابراین انتظار می‌رود مخاطبان این درس با مفاهیم کار با داده آشنا باشند و بتوانند با زبان برنامه‌نویسی R به راحتی کار کنند. دانشجویان در پایان این دوره باید روی یک پروژه کاربردی کار کنند و آن را تحویل دهند. کارکردن روی این پروژه و بازخوردهایی که از استاد دوره می‌گیرند، به آنان کمک خواهد کرد تا مفاهیم آموخته شده در درس را بهتر بفهمند و برای حل مسائل کسب‌وکار با روش‌های داده‌محور آماده‌تر شوند. این پنجمین درس از مجموع دوره Business Analytics در مکتب‌خونه است که هدف آن کاربرد روش‌های داده‌محور در کسب‌وکار است.

381,650 تومان

آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (پیشرفته)

در دوره آموزش تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R (پیشرفته) دانشجویان با کاربردهای برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) در کسب‌وکار و نحوه به‌کارگیری این الگوریتم‌ها روی داده‌های واقعی آشنا می‌شوند. رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، خوشه‌بندی سلسله مراتبی، خوشه بندی kmeans و الگوریتم Naive Bayes و الگوریتم Apriori روش‌هایی هستند که در این درس آموزش داده می‌شوند. مباحث به‌گونه‌ای انتخاب شدند که بیشترین کاربردها را در دنیای کسب‌وکار داشته باشند و دانشجویان پس از یادگیری بتوانند آن‌ها را برای حل مسائل دنیای واقعی بکار ببرند. الگوریتم‌هایی آموزش داده‌شده در این درس، عمدتاً برای پیش‌بینی و کشف الگوها بکار می‌روند. پرسش‌هایی اساسی در کسب‌وکار نظیر موارد زیر با الگوریتم‌های بالا قابل پاسخ دادن هستند: • چگونه می‌توان رضایت مشتریان را از خدمات سازمان افزایش داد؟ • کدام‌یک از مشتریان سازمان سودآورتر از بقیه هستند؟ • چگونه تقلب را در حوزه‌های مختلف مانند ادعای خسارت در بیمه، پول‌شویی، هزینه‌های بیمارستانی و فرار مالیاتی شناسایی کنیم؟ • احتمال آن‌که فردی که متقاضی وام است، نتواند وام خود را پس دهد، چقدر است؟ • چگونه کاربران را بر اساس رفتار آن‌ها خوشه‌بندی کنیم و به هریک از آنان خدمات سفارشی‌شده ارائه دهیم؟ • چه بسته‌ای از محصولات را در کنار یکدیگر قرار دهیم تا فروش افزایش یابد؟

381,650 تومان

دوره فن بیان

فن بیان و سخنوری چیست؟ مهارتی است که نحوه بیان کلمات و توانایی گفتگوی ما را به سطحی می‌رساند که می‌توانیم بیشترین تأثیر را بر مخاطبانمان داشته باشیم؛ میزان نفوذ کلام ما بر دیگران، جایگاه فردی و اجتماعی ما را در نظر آنان بالا می‌برد به‌طوری که فردی قابل اعتماد و جذاب به نظر رسیده و نیازی نیست تا حرفمان را دو‌بار تکرار کنیم! هدف از یادگیری فن بیان و سخنوری چیست؟ برقراری ارتباطات قوی در زندگی و حتی محیط کار، هدف اصلی یادگیری این مهارت است زیرا برای ایجاد چنین رابطه‌هایی، می‌بایست سخنوری قوی داشت تا افراد بتوانند احساس خوبی از گرفتن ارتباط با ما پیدا کنند. دوره رایگان فن بیان مناسب چه کسانی است؟ تمامی افراد به این مهارت نیاز دارند زیرا در کشور ما چنین مهارت کاربردی و ضروری در مدرسه آموزش داده نمی‌شود. بعد از فراگیری مطالب دوره رایگان فن بیان چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ به دست آوردن فن بیان مناسب علی‌رغم نداشتن صدای خوب به دست آوردن مهارت یک سخنران پی بردن به مشکلات گفتاری خود نظیر (اِاااا) گفتن و یا کاربرد تکه کلام‌های تکراری شرطی سازی ذهن برای تولید گفتار بی‌نقص کاربرد تکنیک‌های تقویت عضلات فک تقویت عضلات زبان پیدا‌شدن جایگاه مناسب برای زبان در دهان موقع صحبت کردن افزایش حجم قفسه سینه توانایی انتقال بخش مهم از یک جمله به مخاطب عادی‌سازی استرس و کنترل آن کاربرد لحن مناسب حفظ سرعت صحبت مناسب ویژگی‌های متمایز دوره رایگان فن بیان چیست؟ ایجاد انگیزه یادگیری حتی برای افراد درون‌گرا همراهی استاد مربوطه در تمامی مسیر ارائه‌ی درس ارائه‌ی تمرینات متنوع و کاربردی دسترسی به هدایای ویژه از سوی استاد در نهایت در این وبینار با به‌کار‌گیری ابزاری ساده در انجام تمرین‌ها، می‌توان مهارت‌هایی را در خود ارتقا بخشید که تا قبل از یادگیری آن، به اهمیت وجود آن‌ها پی نبرده بودیم. ابزاری ساده همچون کش پول و یا خودکار باعث می‌شود تا نسبت به عملکرد خودمان آگاهی بیشتری پیدا کنیم و ذهن خودمان را شرطی سازیم! روند آموزش در دوره رایگان فن بیان به چه صورت است؟ مطالب این وبینار به صورت کاملا کلاسه‌بندی شده ارائه می‌گردد بنابراین در هر لحظه از وبینار می‌توانیم به‌راحتی پی‌ببریم که در کجای مسیر قرار داریم و چه مطالبی از آن باقی مانده‌است. نحوه آموزش به صورت تعاملی بوده به‌طوری که در آن سعی شده تا هرچه بیشتر به سوالات افرادی که در آموزش حضور دارند پرداخته‌شود. با به‌کارگیری اسلایدها در حین آموزش، می‌توان به خوبی به مطلبی که در حال آموزش است پی برد. با استفاده از تمرین‌های متنوع و کاربردی، می‌توان در امر فراگیری مشارکت جست و خود را در جلسه وبینار، حاضر تجسم نمود. مدرس از چهار گام برای آموزش این مهارت استفاده می‌کند که در طی آن در ابتدا به تعریف هر گام می‌پردازد سپس به علت یادگیری آن اشاره می‌کند و در نهایت با بیان تمارین و یا مثال‌هایی برای آن تلاش می‌کند تا به نحو احسن مطالب به فراگیران انتقال یابد. در انتهای هر گام به مرور مطالب پرداخته می‌شود تا مانع از تداخل مطالب بعدی با قبلی و فراموشی مطالب اولیه باشد همچنین خستگی و کسالت از بین رفته و با بیان طنزها و مطالبی هیجان‌زا سعی در حضور فعال افراد در وبینار می‌شود.

92,650 تومان

آموزش کاربرد اکسل در برنامه‌ریزی و کنترل پروژه

دوره برنامه‌ریزی و کنترل پروژه با اکسل چیست؟ کارشناسان طراحی و برنامه‌ریزی پروژه معمولاً با دو نرم افزار مایکروسافت پروجکت و پریماورا کار می‌کنند اما این دو نرم‌افزار به‌تنهایی تمام نیازهای طراحی و برنامه‌ریزی پروژه را بر طرف نمی‌کنند. به‌این‌ترتیب است که کاربران در بسیاری از موارد نرم‌افزار اکسل را نیز به‌عنوان مکمل در طراحی و برنامه‌ریزی پروژه به کار می‌بندند. در دوره برنامه‌ریزی و کنترل پروژه با اِکسل شما با نحوه مدیریت و برنامه‌ریزی پروژه‌­های مختلف به‌وسیله برنامه اکسل آشنا می‌­شوید. به‌این‌ترتیب در این دوره آموزشی به شما آموزش داده می‌­شود که چطور از نرم‌افزار اکسل در کنار نرم‌افزارهای پریماورا و مایکروسافت پروجکت برای برنامه‌ریزی و کنترل پروژه استفاده کنید. هدف از دوره برنامه‌ریزی و کنترل پروژه با اکسل چیست؟ هدف دوره آموزشی برنامه‌ریزی و کنترل پروژه با اکسل آموزش چگونگی برنامه‌ریزی و کنترل انواع پروژه­‌ها به‌وسیله اکسل می‌باشد. در این دوره آموزشی هدف به نحوی پیش‌بینی شده است که آموزش در سطحی بالاتر از آموزش مقدماتی اکسل است. مرحله برنامه‌ریزی پروژه طراحی ساختار شکست کار Work Break down Structure (WBS) در یکی از دو نرم‌افزار MSP (مایکروسافت پروجکت) یا پریماورا انجام می‌شود. بسیاری از کارشناسان نیز این ساختار را به دلیل انعطاف‌پذیری بالاتر در اکسل انجام می‌­دهند و سپس به یکی از دو نرم‌افزار MSP(مایکروسافت پروجکت) یا پریماورا منتقل می‌­کنند. در این دوره شما با چگونگی انتقال اطلاعات میان نرم‌افزار اکسل و دو نرم‌افزار گفته شده آشنا خواهید شد. هدف دیگر این دوره آموزش چگونگی انتقال اطلاعات بین نرم‌افزار اکسل و نرم‌افزارهای پریماورا و مایکروسافت پروجکت می­‌باشد. در دوره برنامه‌ریزی و کنترل پروژه با اکسل چه می­‌آموزیم؟ در این دوره چگونگی انتقال اطلاعات بین نرم‌افزار اکسل و مایکروسافت پروجکت و پریماورا یاد می‌­گیرید. علاوه بر این در این دوره چگونگی برنامه‌ریزی و کنترل پروژه‌­ها به‌وسیله اکسل را می‌­آموزید و در ادامه این دوره با نرم‌افزارهای مایکروسافت پروجکت و پریماورا نیز به طور عمیق و کلی نیز آشنا می‌­شوید. همچنین موضوع وزن‌دهی و تعیین روش پیشرفت پروژه یکی از چالش‌برانگیزترین مباحث برنامه‌ریزی پروژه است که لازم است با کمک نرم‌افزار اکسل این امر را به انجام رساند. در این دوره ضمن معرفی انواع روش‌های وزن‌دهی، نحوه فرمول‌نویسی و انجام این کار در نرم‌افزار اکسل تدریس خواهد شد و در ادامه روش انتقال اوزان به مایکروسافت پروجکت و پریماورا نیز به شما آموزش داده خواهد شد. در مراحل مختلف انجام یک پروژه مدیر و کارشناسان مختلف پروژه نیازمند دریافت اطلاعات مربوط به پروژه از پیمانکاران، مشاوران و سازمان‌­های مختلف هستند. به‌این‌ترتیب لازم است اطلاعات در فرمت استاندارد و مناسب دریافت شود. نرم‌­افزار اکسل به دلیل دارابودن قابلیت‌­های فراوان امکان دریافت این گزارش‌­ها با فرمت مناسب را فراهم می‌­کند. قالب‌های گزارش‌های روزانه یا کارگاهی، هفتگی و ماهانه از مهم‌ترین کاربردهای اکسل در برنامه‌ریزی و کنترل پروژه است. همچنین می‌توان باتوجه‌به قابلیت‌­های نرم‌افزار اکسل انواع گزارش‌­های پیشرفت را به همراه نمای گانت چارت در اکسل طراحی نمود. باتوجه‌به توانمندی‌های نرم‌افزار اکسل، امروزه اغلب کارشناسان مدیریت پروژه داشبورد­های مدیریت پروژه را در نرم‌افزار اکسل طراحی می­‌نمایند. قابلیت ترسیم انواع نمودارها و جدول­‌ها در اکسل به همراه ترکیب با اشیایی مانند چک باکس، کامبو باکس، اسکرول بار و ... امکان ایجاد گزارش­‌های پویا را در پروژه‌­ها به وجود می‌­آورد. در این دوره به طور عملی یاد خواهید گرفت چگونه می­‌توان از این قابلیت‌ها در یک پروژه استفاده نمود. در پایان این دوره آموزشی تعدادی فایل با محتوای پروژه‌های عملی و نحوه برنامه‌ریزی و مدیریت آن‌­ها در اختیار شرکت‌کنندگان قرار خواهد گرفت. این فایل­‌ها به شرکت‌کنندگان و افرادی که به برنامه‌ریزی پروژه علاقه‌­مند هستند کمک بسیار زیادی خواهد کرد.

407,150 تومان

آموزش رایگان بهبود شبکه‌های عصبی عمیق

کاربرد دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با سطح مشخصی از پیچیدگی و بیش از دولایه است. این نوع شبکه‌ها از مدل‌سازی سطح بالای ریاضی برای پردازش داده‌ها به روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. به‌طورکلی شبکه عصبی یک فناوری است که برای شبیه‌سازی فعالیت مغز انسان ساخته شده‌است؛ شناخت الگو و عبور ورودی از طریق لایه‌های اتصالات عصبی شبیه‌سازی شده مختلف از مهم‌ترین این فعالیت‌هاست. بسیاری از کارشناسان شبکه‌های عصبی عمیق را شبکه‌هایی تعریف می‌کنند که یک‌لایه ورودی، یک‌لایه خروجی و حداقل یک‌لایه پنهان در بین آن‌ها دارند. هر لایه نوع خاصی از مرتب‌سازی و ترتیب را در فرایندها انجام می‌دهند. یکی از کاربردهای کلیدی شبکه عصبی عمیق سروکار داشتن با داده‌های بدون برچسب یا ساختار نیافته است. عبارت یادگیری عمیق هم برای توصیف این شبکه‌های عصبی عمیق به کار می‌رود؛ چراکه یادگیری عمیق شکل خاصی از یادگیری ماشین را نشان می‌دهد که در آن فناوری‌ها با استفاده از جنبه‌های هوش مصنوعی به دنبال طبقه‌بندی و تنظیم اطلاعات فراتر از پروتکل‌های ساده ورودی و خروجی هستند. هدف از یادگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره این است که بتوانید فرایندهایی که منجر به کارایی می‌شوند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی به بار می‌آورند، را درک کنید. در پایان این دوره شما خواهید توانست بهترین روش‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های آزمون و تجزیه و تحلیل بایاس واریانس استفاده کرده و آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری عمیق به کار ببرید. دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق مناسب چه کسانی است؟ کسانی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند. برنامه‌نویسانی که به کار کردن در حوزه بهبود شبکه عصبی عمیق علاقه‌مندند. دانشجویان علوم مهندسی، پزشکی و پایه بعد از فراگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ با گذراندن این دوره مهارت‌های شما در زمینه بهبود شبکه‌های عصبی عمیق ارتقا پیدا خواهد کرد و می‌توانید از تکنیک‌های استاندارد شبکه عصبی عمیق استفاده کنید. این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: تنسورفلو (Tensorflow) یادگیری عمیق بهینه‌سازی ریاضی تنظیم هایپر پارامترها مقداردهی اولیه نرمال‌سازی بسته‌ها پیاده‌سازی و به‌کارگیری انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی

118,150 تومان

آموزش مدل‌های توالی و پردازش زبان طبیعی

ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش مدل ‌های توالی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی مدل‌های توالی در کاربردهایی که به تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی به‌عنوان یک جریان هم‌بسته مداوم احتیاج دارد، نقشی اساسی ایفا می‌کند. این مقادیر می‌توانند داده‌های سری زمانی باشند که تقاضای یک محصول را در یک بازه زمانی خاص پیش‌بینی می‌کنند. کاربرد دیگر مدل‌های توالی می‌تواند در پیش‌بینی متن باشد. سیستم بر اساس توالی آخرین عبارت و مجموعه‌ای از شرایط و قوانین از قبل بارگذاری شده، قادر است کلمه بعدی را پیش‌بینی کند. یکی از انواع شبکه‌ها که در تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شود، شبکه عصبی بازگشتی یا RNN نام دارد. با فراگیری آموزش مدل‌های توالی به‌عنوان بخشی از RNN کسب‌وکارها می‌توانند عملیات خود را تقویت کنند و تصمیم‌گیری‌هایشان را بهبود بخشند. در این دوره از آموزش مدل‌های توالی و آموزش پردازش زبان شما با مدل‌های NLP و اپلیکیشن‌های جذابشان مانند تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی، چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی، درک زبان طبیعی و تکامل الگوریتم‌های توالی آشنا خواهید شد. هدف از یادگیری دوره آموزش مدل‌ های توالی و پردازش زبان طبیعی چیست؟ آموزش sequence model، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره، این است که شما بتوانید با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع رایج‌تر آن مانند GRU و LSTM کار کنید. با استفاده از این مدل‌ها می‌توانید پردازش زبان طبیعی و Word Embedding را یاد بگیرید. دوره آموزش مدل‌‌های توالی و پردازش زبان طبیعی مناسب چه کسانی است؟ دانشجویان و فارغ‌التحصیلان مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی کسانی که به ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی با استفاده از یادگیری عمیق علاقه‌مندند. مهندسانی که نمی‌خواهند از دنیای تکنولوژی عقب بمانند. بعد از فراگیری دوره آموزش مدل‌‌های تربیتی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ پس از فراگیری آموزش مدل‌های ترتیبی شاهد ارتقاء مهارت‌های زیر در خود خواهید بود: پردازش زبان طبیعی (NLP) حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) واحد بازگشتی گیتی (GRU) شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مدل‌های توجه

160,650 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

50,150 تومان
یک‌شنبه 13 خرداد 1403، ساعت 16:35