دوره آموزشی - جستجوی «بدست آوردن نمودارها پایتون»

نتایج جستجوی «بدست آوردن نمودارها پایتون» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش درک مقدماتی شبکه

کاربرد دوره آموزش رایگان درک شبکه چیست؟ شبکه‌ها مجموعه‌ای از کامپیوتر‌ها، سخت‌افزارها و نرم‌افزارها هستند که می‌توانند به شکل معناداری اطلاعات و داده‌ها را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. شبکه‌های کامپیوتری تنها مختص مهندسان کامپیوتر نیست. این رشته می‌تواند شاخه‌ای از مهندسی برق، مهندسی الکترونیک، ارتباطات راه دور، علوم رایانه و حتی فناوری اطلاعات باشد. حوزه استفاده از شبکه‌های کامپیوتری بسیار گسترده است. تمام مکان‌های تجاری و غیرتجاری نیاز به شبکه دارند. تقریبا می‌توان گفت هیچ مکانی وجود ندارد که شبکه‌ها به آن راه نیافته باشد. موسسات، سازمان‌ها، شرکت‌ها، کارگاه‌ها، مراکز درمانی و آموزشی و همچنین فروشگاه‌ها از این فناوری بهره می‌برند. در این دوره به یادگیری عمیق شبکه نمی‌پردازیم. تنها در طی 14 جلسه سعی می‌کنیم مسیر درک شبکه را برای شما هموار کنیم تا بتوانید گام‌های بعدی را خودتان بردارید. در واقع دوره درک شبکه جادی به توضیح دقیق دستورها، اسامی و سایر اطلاعات نمی‌پردازد. بلکه این دوره قصد دارد مفاهیم کاربردی شبکه‌های کامپیوتری را طوری به شما ارائه دهد که بتوانید به صورت عملی کار با این فناوری مهم را یاد بگیرید. شبکه یک مفهوم بسیار گسترده است. برای اینکه بتوانید آن را به خوبی یاد بگیرید، بهتر است از یک مدل لایه‌بندی شده استفاده کنید. مدل osi پردازش کامل شبکه را به چند وظیفه کوچک‌تر تقسیم می‌کند. سپس برای هر لایه وظایف خاص خودش را تعریف می‌کند. بدین ترتیب با یادگیری گام به گام لایه‌های شبکه می‌توانید به درک شبکه برسید. در مدل osi هر لایه یک وظیفه منحصربه‌فرد دارد و تنها به لایه قبل و بعد خودش سرویس می‌دهد. در این دوره تا حد امکان به لایه‌های مهمی می‌پردازیم که مورد کاربرد هر برنامه‌نویسی می‌تواند باشد. لایه اول لایه فیزیکال است. این لایه همانطور که از اسمش پیداست با مشخصات فیزیکی محیط انتقال سروکار دارد. روتر، کابل، کامپیوتر و هر وسیله فیزیکی دیگری می‌تواند در این لایه قرار بگیرد. لایه دوم دیتا لینک نام دارد. این لایه به انتقال اطلاعات و داده‌ها می‌پردازد. این لایه همچنین وظیفه تشخیص و اصلاح خطا را هم به عهده دارد. سوئیچ‌ها، پل‌ها، ایستگاه‌های اتصال بی‌سیم و همچنین اصطلاحاتی مانند ppp و Ethernet در این لایه قرار می‌گیرند. لایه سوم از مدل osi لایه نتورک یا شبکه است. پروتکل معروف IP در این لایه قرار دارد که وظیفه مسیریابی را برعهده دارد. لایه چهارم که لایه انتقال یا transport نام دارد که این اتصال منطقی بین دو پایانه در شبکه ایجاد می‌کند. در مورد این لایه‌ها و کارهایی که می‌توان در هرکدام انجام داد، به طور مفصل‌تر در دوره آموزش رایگان درک شبکه مقدماتی می‌پردازیم. لایه‌های بعدی شامل session (نشست)، presentation (نمایش)و application (کابردی) می‌شود. این لایه‌ها مختص برنامه‌نویسان شبکه بوده و از حوزه این دوره خارج است. سوئیچینگ در شبکه‌های کامپیوتری از دیگر مباحث مهم در این حوزه است که انتظار می‌رود هر مهندس کامپیوتر و برنامه‌نویسی با آن آشنایی داشته باشد. سوئیچینگ باارزش‌ترین دارایی یک شبکه کامپیوتری است. سوئیچینگ همان فرایند انتقال پکت‌ها از یک پورت به پورت دیگر به عنوان مقصد نهایی است. به وضعیتی که داده‌ها به یک پورت وارد می‌شوند، ingress و هنگامی که آن‌ها از پورت خارج می‌شوند، egress می‌گویند. یک سیستم ارتباطی ممکن است شامل چندین سوئیچ و گره باشد. در سطح گسترده‌تر سوئیچینگ را به دو دسته عمده تقسیم می‌کنند؛ سوئیچینگ بدون اتصال و سوئیچینگ اتصال محور. دوره درک شبکه جادی به شما کمک می‌کند تا بتوانید راه‌اندازی لب و سوئیچینگ را فرابگیرید. هدف از یادگیری دوره آموزش رایگان درک شبکه چیست؟ آشنایی مقدماتی با شبکه بعد از فراگیری دوره آموزش رایگان درک شبکه چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ راه‌اندازی لب و سوییچینگ نحوه گرفتن اتوماتیک IP و DHCP روتینگ و مسیریابی آشنایی و نحوه کار با DNSها آشنایی با ابزارهای ترابل شوتینگ و حل مشکلات مربوط به اینترنت و شبکه آشنایی با nat آشنایی با پروتکل‌های TCP و UDP و کار با آن‌ها

67,150 تومان

آموزش FPGA پیشرفته

کاربرد FPGAها چیست؟ FPGA ها برای ایجاد یک سیستم با انعطاف پذیری و کارآیی بالا مورد نیاز می‌باشند. FPGA ها با ارائه یک معماری برنامه پذیر، قیمت پایین و زمان راه اندازی اندک و مهم تر از همه، ایجاد امکان پردازش موازی مشکلات متعدد مهندسین و طراحان مدارات دیجیتال را رفع نموده اند. از دیگر مزایای استفاده از FPGA ها در طراحی‌ها، می‌توان به سرعت بالای پردازش و فرکانس کاری بسیار بالای آن ها اشاره کرد. FPGA ها در حوزه‌های گسترده ای از جمله پردازش سیگنال، پردازش تصویر، سیستم‌های انتقال داده­‌های دیجیتال، سیستم‌های مخابراتی، سیستم‌های جنگ الکترونیک، سیستم‌های بی­سیم، سیستم‌های راداری و سیستم‌های مختلف کنترلی به کار برده می‌شوند. هدف از دوره آموزشی FPGA پیشرفته چیست؟ هدف از دوره آموزشی FPGA پیشرفته آشنایی با معماری داخلی FPGAها، نحوه برنامه‌­ریزی و استفاده از آن‌ها، بهینه­‌سازی برنامه­‌ها، شبیه‌سازی برنامه‌­ها، معرفی ابزارهای مورد استفاده جهت کار با تراشه­‌های FPGA و استفاده از تراشه‌­ها در پروژه­‌های جدی با نرخ بالا و حجم پردازش سنگین است. دوره آموزش FPGA پیشرفته مناسب چه کسانی است؟ این دوره ها برای کسانی که علاقمند به کار در حوزه­‌های مختلف مرتبط در ایران و یا خارج از کشور هستند، مناسب است. همچنین دانشجویانی که در زمینه­‌های تحقیقاتی مشغول هستند می­ توانند از مفاهیم گفته شده استفاده نمایند. بطور کل یکی از قدرتمندترین تراشه‌هایی که امروزه در کاربردهای مختلف الکترونیکی، مخابراتی و کنترل مورد استفاده شرکت های بزرگ دنیا و ایران است، تراشه­‌های FPGA است که با فراهم آوردن بسترهایی برای پردازش سیگنال، قابلیت‌های مورد استفاده در پردازنده‌­ها و... در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار گرفته‌اند.

483,650 تومان
آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. یکی از مهم‌ترین شاخه‌های مبحث یادگیری عمیق، بسترهای نرم‌افزاری و برنامه‌نویسی هستند که به منظور پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها به کار می‌روند. همچنین، فعالیت‌های زیادی در زمینه ایجاد بسترها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری مخصوص یادگیری عمیق، توسط شرکت‌ها و دانشگاه‌های معتبر دنیا، انجام شده است؛ در میان این بسترها، با اطمینان می‌توان بستر TensorFlow شرکت گوگل را پرکاربردترین و محبوب‌ترین و در عین حال، قدرتمندترین بستر نرم‌افزاری در این زمینه معرفی کرد. در این زمینه نیز پرکاربردترین کتابخانه سطح بالا که به طور رسمی توسط بستر TensorFlow گوگل پشتیبانی می‌شود، کتابخانه Keras است. در این فرادرس به آموزش عملی کدنویسی Python در کتابخانه Keras بر پایه بستر TensorFlow خواهیم پرداخت.

399,000 تومان

آموزش پردازش موازی در پایتون

آشنایی با پردازش موازی در پایتون در دنیای امروز پایتون به‌خاطر سادگی و امکانات و کتابخانه‌های بسیار گسترده‌اش به یکی از محبوب‌ترین و جذاب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی تبدیل شده است. درواقع برنامه‌نویسان پایتون با نوشتن برنامه‌های ساده می‌توانند کارهای بزرگ و پیچیده را به‌راحتی انجام دهند. با توجه به اهمیت افزایش سرعت اجرای برنامه‌ها و موازی‌سازی در کامپیوتر لازم است که برنامه‌نویسان این زبان به سراغ پردازش موازی در پایتون بروند. این شیوه برنامه‌نویسی از برنامه‌نویسی عادی پیچیده‌تر نخواهد بود؛ اما سرعت اجرای برنامه‌ها و عملکرد آن‌ها را به طرز شگفت‌انگیزی تغییر خواهد داد. هدف از دوره پردازش موازی در پایتون تربیت برنامه‌نویسانی است که به‌صورت حرفه‌ای برنامه می‌نویسند و از همه توان سخت‌افزاری کامپیوتر و وسایل هوشمند برای اجرای برنامه‌ها استفاده می‌کنند. این دوره به زبان پایتون ارائه می‌شود؛ اما مفاهیم آن به‌گونه‌ای بیان خواهد شد که هرکسی که از زبان‌های دیگر برای برنامه‌نویسی استفاده می‌کند هم بتواند ترفندهای آن را به کار بگیرد. نکته مهم این است که همیشه پردازش موازی در پایتون یا هر زبان برنامه‌نویسی دیگری نمی‌تواند باعث بهبود سرعت برنامه‌ها شود و حتی ممکن است آن‌ها را کندتر از حالت عادی به نتیجه نهایی برساند. یکی از اهداف مهم و کاربردی در این دوره کسب مهارت شناسایی مسائلی است که موازی‌سازی برای آن‌ها مفید نیست تا وقت برنامه‌نویسان برای نوشتن برنامه‌های بی‌فایده تلف نشود.

143,650 تومان

آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین

دوره آموزش «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep learning) است. طی این روش، تلاش بر این است که قابلیتی به ماشین (سیستم کامپیوتری) اضافه شود تا ماشین در تصمیم‌گیری‌ها روشی مشابه فرایند ذهن انسان را داشته باشد و به نوعی فعالیت‌های ذهن انسان را تقلید کند. در دوره «آموزش یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» شرکت‌کنندگان با موضوعات مختلفی از جمله مدل‌سازی سطح پایین در تنسورفلو آشنا خواهند شد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است و به دلیل ویژگی‌های جذابی که در اختیار کاربران قرار می‌دهد، کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است؛ به همین دلیل این کتابخانه، به عنوان پراستفاده‌ترین کتابخانه در یادگیری عمیق شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان این دوره با همه مباحث مربوط به یادگیری عمیق، مدل‌سازی سطح پایین و کتابخانه تنسورفلو آشنا خواهند شد. به طور مشخص شرکت‌کنندگان در این دوره با مباحث زیر سروکار خواهند داشت: آشنایی با تعاریف کلی و مفاهیم مربوط به یادگیری عمیق و مدل‌سازی سطح پایین چگونگی طراحی دلخواه اِلمان‌های مختلف یک شبکه عصبی مانند loss، metric، activation function و حتی لایه‌ها و مدل‌ها چگونگی پیاده‌سازی training loop به صورت کامل و دلخواه آشنایی با تعاریف و عملیات‌های ممکن روی تنسورها آشنایی با امکانات پردازش داده تنسورفلو شرکت‌کنندگان این دوره پس از گذراندن این دوره علاوه بر آشنایی با مباحث و تعاریف کلی موارد زیر را نیز به طور کامل فرا خواهند گرفت: آشنایی با تنسورها و انجام محاسبات با آن‌ها پیاده‌سازی loss، activation function، initializer، regularizer، metric، لایه و مدل دلخواه آشنایی با GradientTape و طراحی حلقه آموزش دلخواه آشنایی با Data API تنسورفلو هدف از برگزاری دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» چیست؟ مدل‌سازی سفارشی و سطح پایین یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای افرادی است که قصد دارند در زمینه یادگیری عمیق فعالیت داشته باشند. شما ممکن است بخواهید ایده‌های جدیدی را برای طراحی یک شبکه عصبی پیاده‌سازی کنید. یعنی شبکه‌ای طراحی کنید که تعدادی از اِلمان‌ها به‌صورت default در آن وجود نداشته باشد. به‌عنوان مثال می‌خواهید یک loss جدید تعریف کنید و یا عملکرد شبکه را با یک متریک جدید ارزیابی کنید؛ یا لایه‌ای بسازید که عملکرد جدیدی داشته باشد. پس از گذراندن این دوره با امکانات لازم در تنسورفلو برای این محاسبات آشنا می‌شوید و می‌توانید شبکه‌ای کاملا دلخواه با نیازها و ایده‌آل‌های خودتان ایجاد کنید. هدف اصلی این دوره آشنایی با همه مباحثی است که در این مسیر مورد نیاز شما خواهند بود و برای کار در این مسیر باید به آن‌ها تسلط پیدا کنید. دوره «یادگیری عمیق پیشرفته: مدل‌سازی سطح پایین» برای چه کسانی مناسب است؟ مباحث مطرح شده در این دوره برای همه افرادی که به موضوعاتی همچون یادگیری عمیق و هرآنچه به این موضوع مربوط می‌شود علاقه‌مند هستند، مفید و کاربردی خواهد بود. به طور خاص این دوره برای کسانی است که با تنسورفلو و کراس آشنایی دارند و قصد دارند با گذراندن یک دوره آموزشی علاوه بر مرور مجدد مباحث مربوط به این عناوین، گامی بزرگ در جهت ماهرتر شدن در مدل سازی شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق بردارند.

203,150 تومان
چهارشنبه 2 خرداد 1403، ساعت 02:36