دوره آموزشی - جستجوی «برنامه نویس پایتون»

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

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

آموزش برنامه ریزی با نرم افزار Primavera 15.1

با توجه به شرایط اقتصادی لزوم مدیریت پروژه بیش از پیش دیده می‌شود. برای مدیریت پروژه‌ها می‌بایست از ابزارهای مناسب استفاده کرد تا بتوان زمان و هزینه را تحت کنترل قرار داد. تمامی سازمان‌ها که با پروژه درگیر هستند احتیاج به نیروهای ماهر جهت این امر دارند. نرم‌افزار پریماورا Primavera برای زمان‌بندی و همین‌طور کنترل پروژه‌های مختلف استفاده می‌شود. در پروژه‌های ساختمانی، صنعتی، نرم‌افزاری و در هر نوع پروژه دیگر که فعالیت‌های مختلف در آن به‌طور منظم انجام می‌شوند می‌توان از این نرم‌فزار برای زمان‌بندی و کنترل پروژه و برآورد هزینه آن پروژه‌ها استفاده کرد. آشنایی با این نرم‌افزار شما را به فردی متخصص تبدیل می‌کند که توانایی برنامه‌ریزی و کنترل پروژه را دارید. یکی از قابلیت‌های مهم نرم‌افزار پریماورا Primavera درگیر کردن کلیه کارشناسان سازمان در فرایندهای برنامه‌ریزی و کنترل پروژه است. ماژول Web Access این امکان را به کلیه مدیران و کارشناس‌ها در سازمان می‌دهد تا بدون استفاده از هر نرم‌افزاری فقط با وارد کردن یک آدرس در مرورگر اینترنتی خود به اطلاعات پروژه دسترسی پیدا نموده و در محیطی کاربرپسند و کارا فعالیت‌های خود را برنامه‌ریزی و کنترل نمایند. مدیران می‌توانند به گزارش‌های جامع و دقیقی که به صورت خودکار تهیه شده دسترسی پیدا نموده و از ابزارهای تحلیل مناسب نرم‌افزار جهت بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری استفاده نمایند. مزایای دوره آموزش نرم‌افزار پریماورا: آشنایی تمامی افراد با گام‌ها و محیط پریماورا و حتی پروژه‌ها آشنایی و یادگیری برنامه‌ریزی و کنترل نمودن پروژه با نرم‌افزار پریماورا به وسیله تجارب پروژه‌های حقیقی جوابگویی به تمام مشکلات نرم‌افزار پریماورا هدف از این دوره، آموزش افراد متخصصی است که بتوانند ضمن یادگیری نرم‌افزار پریماورا Primavera، با تکنیک‌های برنامه‌ریزی و کنترل پروژه آشنا شوند. ضمناً از امکانات نرم‌افزار برای رسیدن به اهداف سازمانی استفاده کرده و بتوانند با استفاده از ابزار و نرم‌افزارهای برنامه‌ریزی و کنترل پروژه، پروژه‌های موجود در سازمان خود را برنامه‌ریزی و پیگیری کنند.

381,650 تومان

آموزش اسپیکینگ آیلتس - IELTS Speaking Booster

بخش اسپیکینگ آیلتس (IELTS Speaking) یکی از دغدغه‌های داوطلبان این آزمون بین‌المللی است. این بخش شامل یک مصاحبه‌ی حضوری است که بین ۱۱ الی ۱۴ دقیقه به طول می‌انجامد و ممتحن صدای متقاضی را ضبط می‌کند و در طول مصاحبه، زمان تحت کنترل دقیق ممتحن است. اسپیکینگ آیلتس شامل ۳ قسمت است: ۱- قسمت اول شامل Introduction و سپس حدود ۴ الی ۵ دقیقه پرسش در خصوص موضوعاتی که اصطلاحا Familiar هستند مانند: شغل، تحصیلات، سرگرمی ها، محل زندگی، علایق، آب و هوا و... ۲- قسمت دوم (Cue Card): در این قسمت یک Task Card توسط ممتحن به متقاضی داده می شود. روی این Card موضوعی نوشته شده که با تعدادی سوال تحت عنوان Follow-up Questions همراه است و متقاضی می‌بایست پس از ۱ دقیقه آماده‌سازی، پاسخ خود را در قالب یک Short Presentation که طول آن حداقل ۱ دقیقه و حداکثر ۲ دقیقه است به ممتحن ارائه کند. ۳- قسمت سوم تحت عنوان Discussion: در این قسمت که بین ۴ الی ۵ دقیقه زمان می برد، ممتحن سوالاتی را بر پایه‌ی موضوع بخش قبلی مطرح می‌کند و متقاضی می‌بایست پاسخ‌های جامع و متقاعدکننده‌ای برای هریک از این سوالات داشته باشد. کدام قسمت از همه مهم‌تر است؟ آیا زمان محاسبه‌ی نمره نهایی اسپیکینگ، هر یک از این ۳ قسمت بالا امتیازهای جداگانه و البته برابر با همدیگر دارند یا یک قسمت خاص از بقیه مهم‌تر است؟ قسمت‌های مختلف آزمون اسپیکینگ به صورت جداگانه نمره‌دهی نمی‌شوند بلکه عملکرد کلی شماست که مورد ارزیابی قرار می‌گیرد، اما می‌توان این چنین گفت: ۱- قسمت اول (Part 1) را می توان آسان‌ترین بخش این آزمون دانست، بنابراین اگر شما صرفا در این قسمت عملکرد عالی داشته باشید، تضمینی برای کسب نمره‌ی بالا وجود ندارد. ۲- قسمت Cue Card میدانی برای محک زدن دانش اسپیکینگی متقاضی است. این بخش می تواند تصویر کلی از نمره‌ی احتمالی متقاضی را در ذهن ممتحن شکل دهد. ۳- قسمت سوم (Discussion) جاییست که ممتحن تصمیم نهایی خود را درباره‌ی عملکرد متقاضی اتخاذ می‌کند.

1,325,150 تومان

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 Git

گیت (Git) یک سامانه‌ی کنترل نسخه‌ی توزیع ‌شده است که طراحی شده تا بتواند تغییرات سورس کد را در طول توسعه‌ی نرم‌افزار شناسایی کرده و ردیابی کند. هدف اصلی از ساخته شدن این سامانه این است که همکاری و کار تیمی در میان برنامه‌نویسانی که بر روی پروژه‌های مشترک کار می‌کنند تسهیل شود، اما می‌توان از آن برای ردیابی هر نوع تغییراتی در انواع فایل‌های مختلف استفاده کرد. سایر اهداف این سامانه عبارت‌اند از سرعت بالاتر، انسجام داده‌ها، و پشتیبانی روال‌های کاری توزیع شده و غیر خطی. این دوره آموزش Git به شما کمک خواهد کرد تا با مفهوم Git و ابزارهای مختلف آن آشنا شوید و در مدت زمان کوتاهی بتوانید از آن به طور موثر استفاده کنید. Git در سال ۲۰۰۵ توسط لینوس تروالدز و در پی توسعه‌ی کرنل لینوکس ساخته شد تا سایر توسعه‌دهنده‌های کرنل بتوانند با راحتی و سرعت بیشتری در توسعه‌ی آن مشارکت کنند. از سال ۲۰۰۵ به بعد افرادی کلیدی از جمله جونیو هامانو از نگهداری‌کننده‌های اصلی آن بوده‌اند. درست مانند سایر سامانه‌های کنترل نسخه‌ی توزیع شده، و بر خلاف بسیاری از سامانه‌های کلاینت-سروری، تمام مخزن‌های گیت روی تمام کامپیوترهایی که روی آن‌ها بارگذاری شده‌است، نسخه‌ی کاملی از تاریخچه به همراه توانایی ردیابی نسخه، فارغ از اتصال یا عدم اتصال به شبکه یا سرور مرکزی، وجود دارد. امروزه میلیون‌ها پروژه از Git استفاده می‌کنند. با استفاده از گیت می‌توان تغییراتی که در هر مرحله از پروژه اعمال شده را پیگیری کرد، قسمتی از پروژه را به صورت مستقل توسعه داد و یا حتی در صورت بروز مشکل در هر مرحله به نقطه‌ای پایدار و بدون مشکل بازگشت و از بروز اشتباهات احتمالی در هر مرحله از توسعه نرم افزار جلوگیری کرد. پس از گذراندن دوره آموزش Git شما قادر خواهید بود که روی پروژه‌ای مشترک با همکاران خود روی توسعه محصولات مختلف کار کنید، حتی روی پروژه‌های شخصی که به صورت مستمر نیاز به بازبینی و ویرایش دارند یا روند تغییرات نسخه‌های مختلف را در مراحل متفاوت توسعه نرم‌افزار بررسی، پیگیری و کنترل کنید و غیره.

339,150 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
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 15:40