پردازش تصویر یکی از علوم و تخصص های به روز و کاربردی است. امروزه تکنولوژی پردازش تصویر در صنایع مختلف تولیدی و خدماتی مورد استفاده قرار میگیرد.تکنولوژی هایی مانند تشخیص چهره در دوربین های عکاسی، تشخیص پلاک خودرو ها، اتوموبیل های خودران و ... نمونه هایی از کاربرد پردازش تصویر در دنیای امروز هستند. در این دوره با استفاده از openCV، ابزارها و تکنیک های این تخصص بررسی شده است.برای استفاده بهتر از دوره، آشنایی شما با زبان برنامه نویسی پایتون ضروری است.
آشنایی دانشجویان فنی و مهندسی و سایر مخاطبان، با برد‌های توسعه‌پذیر، نظیر آردوینو و نیز آموزش ساخت دستگاه‌های الکترونیکی و کنترل‌پذیر با استفاده از برد آردوینو از اهداف آموزشی است که در این دوره، پیگیری می‌شود.
در این دوره مبانی شبکه توضیح داده می‌شود. مقدمات مربوط به یک شبکه مبتنی بر IP، تجهیزات شبکه کامپیوتری و نحوه پیکربندی پروتکل‌های مختلف شبکه IP جهت کاربردهای مختلف و راه‌اندازی سرویسهای مشترکین بررسی می‌گردد. در پایان این دوره شخص آمادگی آزمون CCNA را پیدا خواهد کرد. پاس شدن در این دوره جهت گذراندن دوره‌های تخصصی بعدی در حوزه شبکه و مدارک بعدی Cisco الزامی است. شخص با گذراندن این دوره توانایی پیکربندی تجهیزات مبتنی بر IP را پیدا خواهد کرد.
دوره آموزش ASP.Net Core چیست؟ ASP.NET Core یکی از بهترین فریم‌ورک‌های ساخته شده تحت زبان سی‌شارپ است و یادگیری و آشنایی با آن برای هر برنامه‌نویس مفید و کاربردی خواهد بود. این دوره به آموزش ASP.net Core با استفاده از زبان برنامه‌نویسی C# می‌پردازیم. به این ترتیب که در ابتدای دوره به مفاهیم ابتدایی سی‌شارپ پرداخته می‌شود و در ادامه با پیشرفت دوره و مطرح شدن موضوعات جدید به مفاهیم مختلف دنیای وب و ASP.NET Core خواهیم پرداخت. از آنجایی که برای یادگیری این دوره در ابتدا نیاز به آشنایی با زبان سی‌شارپ وجود دارد، در ابتدای دوره به مقدمات زبان C# پرداخته می‌شود و در ادامه دوره مباحث پیشرفته‌تر مطرح می‌گردد. دوره آموزش ASP.NET Core بر پایه ساختار MVC تدوین شده است و در طول دوره به صورت کامل تدریس می‌شود. در این دوره آموزشی در ابتدای هر فصل خلاصه‌ای از آن فصل به مخاطبان داده می‌شود. در ابتدای دوره نیز مسیر کلی آموزش دوره و روندی که در این دوره طی خواهد شد به مخاطبان آموزش داده خواهد شد. هدف از دوره آموزش ASP.NET Core چیست؟ هدف اصلی در دوره آموزش asp net core، آموزش فریم‌ورک ASP.NET Core به شرکت‌کنندگان در این دوره است. به‌این‌ترتیب به منظور آموزش این فریم‌ورک در جای‌جای این دوره آموزشی به آموزش مفاهیم پایه‌ای و پیش‌نیازهای این دوره نیز پرداخته شده است. به این ترتیب می‌توان گفت هدف این دوره آشنایی مخاطب با طیف گسترده‌ای از موضوعات است و همه این آموزش‌ها با رویکرد آموزش ASP در اختیار مخاطب قرار میگیرد. دوره آموزش ASP مناسب چه کسانی است؟ دوره آموزشی ASP به‌گونه‌ای تهیه و تدوین شده است که افراد برای شرکت در این دوره نیازمند آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌نویسی، آشنایی با زبان C# و دارا بودن دانش کلی در زمینه برنامه‌نویسی هستند. دوره آموزش ASP برای افرادی تهیه شده است که قصد شروع یادگیری ASP.NET Core را دارند؛ بنابراین دوره آموزشی ASP برای افرادی که دوره‌های مشابه را گذرانده‌اند و قصد ارتقاء دانش خود در این موضوعات را دارند توصیه نمی‌شود. پس از شرکت در این دوره شرکت‌کنندگان چه دستاوردی خواهند داشت؟ در پایان دوره آموزش ASP.NET Core شرکت‌کنندگان با مفاهیم اولیه و پایه‌ای لازم در موضوع ASP آشنایی کامل خواهند داشت و در این دوره در رابطه با بک‌اند مطالب گسترده‌ای خواهند آموخت. البته لازم به ذکر است که علاوه بر این شرکت‌کنندگان در این دوره در انتهای دوره با بسیاری از مفاهیم دیگری که برای یادگیری این موضوع لازم است نیز آشنا شده‌اند. البته برای تسلط بیشتر بر این موضوع انجام تمرین‌های بیشتر به همه شرکت‌کنندگان توصیه شده است.
هدف از برگزاری دوره‌ی پیش‌رو، آموزش نرم‌افزار AutoCad در محیط دو بعدی آن است. مباحث این دوره، شامل توانایی رسم نقشه و یا طرح‌های مختلف، لایه‌بندی آن‌ها، اندازه‌گیری و خروجی‌گرفتن از آن‌ها، می‌شود. در طول دوره‌ی آموزش، علاوه بر معرفی و آموزش نحوه‌ی استفاده و کار با نرم‌افزار، تمرینات مربوط با درس جلسات هر فصل نیز ترسیم می‌شود، تا فن‌آموزان، با نمونه‌های موردی هم آشنا شوند.
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.
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
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
ROS چیست؟ ROS مخفف عبارت Robatic Operating System به معنای سیستم عامل رباتیک است. فریم‌ورک راس یک چارچوب انعطاف‌پذیر برای نوشتن نرم‌افزار ربات است. این ابزار مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها و پکیج‌های متعدد را شامل می‌شود که هدف آن ساده کردن رفتار پیچیده ربات در گستره وسیعی از بسترهای رباتیکی است. ایجاد یک نرم‌افزار کاملا مقاوم و هدفمند برای ربات کار بسیار دشواری است. بعضی از مشکلات برای انسان‌ها بی‌اهمیت به نظر می‌رسند، درحالی‌که آن‌ها از دیدگاه ربات این‌گونه نیستند. ممکن است این مشکلات با اتفاقات غیرمنتظره که اغلب با سختی و پیچیدگی همراه است، به وجود بیاید. هیچ فرد، آزمایشگاه یا موسسه‌ای به تنهایی نمی‌تواند از پس این مشکلات برآید. نرم افزار ROS از همان ابتدا بدین منظور ساخته شده است تا توسعه نرم‌افزار رباتیک مشترک را تشویق کند. به عنوان مثال، یک آزمایشگاه ممکن است متخصص در نقشه‌برداری از محیط‌های داخلی باشد و می‌تواند برای تولید نقشه کمک کند. گروه دیگری ممکن است متخصصانی برای استفاده از نقشه‌ها در جهت پیمایش (navigate) داشته باشند و گروه دیگری در حوزه بینایی ماشین فعالیت کنند. ROS به شکل خاصی برای همه گروه‌ها ساخته شده است تا همه بتوانند در کنار هم کار کرده و بدون مشکل از نتیجه کار یکدیگر استفاده کنند. دوره آموزش نرم افزار ROS ابتدا شما را به طور کامل با شیبه‌ساز گزبو و چگونگی نصب و راه‌اندازی آن آشنا می‌کند. شبیه‌سازی موبایل‌ربات ساده، در این فضا و سایر ربات‌ها به زبان xml در فرمت sdf و همچنین نحوه استفاده از مش‌ها بخشی از کاربردهای این دوره آموزشی است. با کمک این دوره می‌توانید مثال‌های متنوعی از سنسورها و ربات‌های مختلف را بررسی کنید. همچنین در پایان طراحی و شبیه‌سازی با چند نمونه مثال عالی از ربات‌های مختلف مانند velodyne و یک بازوی و گریپر آشنا می‌شوید.
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