دوره آموزشی - جستجوی «توسعه دهنده Front End»

نتایج جستجوی «توسعه دهنده Front End» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش یادگیری ماشین

چکیده آنچه که در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) خواهید آموخت اگر قصد دارید یک دوره یادگیری ماشین بگذرانید، کافی است کمی در اینترنت جستجو کنید. تعداد دوره‌ها اینقدر زیاد هستند که چندسالی لازم دارید تا از ابتدا تا مقطع قابل قبولی را طی کنید. شاید به ندرت دوره جامعی را پیدا کنید که این سه نکته را در اختیار شما بگذارد: 1. آموزش ریاضیات و تئوری الگوریتم‌ها در کنار پیاده‌سازی و کاربرد هر کدام از آن‌ها 2. توسعه و Deploy اپلیکشین‌های مبتنی بر Machine learning 3. امکان بهره‌گیری از روش‌های سریعتر یادگیری ماشین مانند Pycaret ما در این دوره، هم بر آموزش مفاهیم اصلی و نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین تاکید داریم هم بر نحوه استفاده از این الگوریتم‌ها در سطح کد به گونه‌ای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و به صورت اولیه، در بستر وب سرویس‌دهی کنید. دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) مناسب چه کسانی است؟ • اگر جهت اجرای ایده خود نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین دارید. • اگر بنیان‌گذار استارتاپ هستید و نیاز به استفاده از یادگیری ماشین در بهبود ایده استارتاپی خود دارید. • اگر قصد دارید تا محصول نهایی خود را Deploy نمایید. • اگر دانشجو یا محقق هستید و قصد دارید با تسلط بیشتر، چه از نظر تئوری و کدنویسی از یادگیری ماشین استفاده کنید. • اگر تمایل دارید تا در فرصت‌های شغلی با عنوان Machine learning Engineer یا Data Scientist در داخل یا خارج از ایران، امتیاز بیشتری را با توجه به تسلط در یادگیری ماشین اخد نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی و اجرا نمایید. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی می‌کند. • آشنایی کامل با ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون • آشنایی کامل با کتابخانه (NumPy) • آشنایی کامل با کتابخانه (Pandas) • آموزش نحوه بصری‌سازی داده‌ها (Matplotlib & Seaborn) • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه (Scikit-learn) • نحوه استفاده از Kaggle Kernel و Google Colab • نحوه Deploy نمودن مدل نهایی با استفاده از Streamlit • استفاده از روش‌های Automl و آموزش Pycaret ویژگی های متمایز دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، مکتب‌پلاس چیست؟ روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است: • کدهای مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه توضیح داده می‌شود. • راه‌حل‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسایل تجاری بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل جهت اجرا در وبسایت و اپلیکیشن شما ساخته می‌شود. • مراحل Deploy نمودن و توسعه محصول مبتنی بر یادگیری ماشین آموزش داده خواهد شد.

415,650 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

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.

169,150 تومان

آموزش جذب سرمایه و نحوه ارائه به سرمایه گذار

هدف از یادگیری دوره آموزش جذب سرمایه‌گذار برای استارتاپ چیست؟ نیاز کسب‌وکارها به سرمایه در ابتدای راه برای خرید تجهیزات، استخدام نیروی کار و سایر هزینه‌های مادی کاملا منطقی است. چرا که بدون پول و سرمایه، آغاز یا ادامه فعالیت برای یک کسب‌وکار امکان‌پذیر نیست. تنها تعداد کمی از استارت‌آپ‌ها هستند که می‌توانند نیازشان را خودشان برطرف کنند. سایر کسب‌وکارها مجبورند سرمایه‌گذارانی را جذب کنند که هزینه‌هایشان را برعهده بگیرند. جذب این سرمایه‌گذاران یکی از سخت‌ترین مشکلات پیش روی صاحبان کسب‌وکار است. هدف از فراگیری دوره آموزش جذب سرمایه‌گذار برای استارتاپ‌ها این است که شما به عنوان یک بنیان‌گذار بتوانید سرمایه مورد نیاز خود را از طریق جذب سرمایه‌گذار تامین کنید. بنابراین اگر قصد راه‌اندازی یا توسعه کسب‌وکار خود را دارید، زمان را از دست ندهید و نسبت به تهیه این دوره آموزشی اقدام کنید.

237,150 تومان

آموزش داکر مقدماتی

این دوره مناسب چه کسانی است؟ Docker ابزاری بسیار مناسبی برای کلیه برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان است چرا که این امکان را می‌دهد که یک برنامه توسعه‌یافته را جدای از پلتفرم، در هر محیطی اجرا کنند. کانتینر این امکان را به برنامه‌نویسان می‌دهد تا یک برنامه را با تمام ماژول‌ها و وابستگی‌ها ایزوله سازی کرده و در سیستم‌عامل‌های مختلف بدون هیچ مشکلی اجرا کند. به‌عنوان یک مثال بارز یک توسعه‌دهنده PHP را در نظر بگیرید. او احتمالاً باید یک وب سرور را بر روی سیستم خود نصب کند همچنین نیاز به یک پایگاه داده MySQL دارد و اگر پروژه گسترش پیدا کند ممکن است نیاز به نصب چند ماژول اضافی برای PHP و تنظیمات مختلف داشته باشید. توسعه دهندگان نرم‌افزار، ادمین‌های سرورها، مهندسان IT متخصصان و اپراتورهای شبکه‌های سلولی موبایل هرکسی که نیاز به ایجاد، اجرا و مدیریت نرم‌افزار بر روی سرورها را دارد. مهارت‌هایی که بعد از فراگیری دوره آموزش داکر مقدماتی خواهید داشت؟ آشنایی با ویژگی‌های داکر آشنایی با مفاهیم میکروسرویس‌ها و مباحث containerization استفاده از docker و میکروسرویس‌ها برای پیاده‌سازی نرم‌افزار استفاده از Dockerfile (داکر فایل) و docker-compose برای ایجاد نرم‌افزارها در محیط UAT پیاده‌سازی سناریوهای docker swarm و High Availability اجرای نرم‌افزارهای مستقل از سیستم‌عامل بر روی محیط‌های production

373,150 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

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 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

84,150 تومان
دوشنبه 14 خرداد 1403، ساعت 08:42