منابع ارتقای شغلیدوره آموزشیجستجوی "ثبت نام رایگان اسنپ"

ثبت نام رایگان اسنپ

استخدام آماده به کار[جدید] تبادل‌ نظر دوره‌آموزشی مقاله کتاب فایل و قالب نرم‌افزار اخبار استخدامی

دوره آموزشی - جستجوی «ثبت نام رایگان اسنپ»

نتایج جستجوی «ثبت نام رایگان اسنپ» 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

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

دوره یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس به آموزش کاربردی یادگیری عمیق و تمام مباحث مربوط به کتابخانه‌های تنسورفلو و کراس می‌پردازد. به طور مشخص‌تر موضوعاتی که در این دوره دنبال می‌شود شامل موارد زیر است: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی (یادگیری عمیق) در پایتون پیاده‌سازی شبکه‌های Multi-layer perceptron (MLP) و Convolutional بحث و بررسی در رابطه با موضوعات گوناگون یادگیری عمیق مانند: Transfer learning، Overfitting و Regularization بررسی دقیق و عمیق تنسورفلو و کراس آشنایی با یادگیری عمیق، تنسورفلو و کراس در یک تعریف کلی، یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در آن سعی می‌شود از روش کارکرد مغز برای یادگیری موضوعات استفاده شود. در یادگیری عمیق به کامپیوترها آموزش داده می‌شود که برای حل مسائل از روش‌هایی استفاده کنند که مغز انسان برای حل مسائل از آن روش‌ها استفاده می‌کند. به طور کلی یادگیری عمیق سعی می‌کند به شبیه‌سازی مغز انسان بپردازد. «تنسورفلو» (TensorFlow)، یک کتابخانه رایگان و اوپن سورس است که کاربردهای زیادی در یادگیری ماشین دارد. یکی از اصلی‌ترین کاربردهای تنسورفلو در پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است. به همین دلیل است که این کتابخانه، پراستفاده‌ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است. کراس یک کتابخانه در تنسورفلو است که با هدف توسعه شبکه‌های عصبی ایجاد شده است. هدف از برگزاری دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس چیست؟ امروزه اهمیت یادگیری عمیق در بسیاری از تکنولوژی‌ها بر کسی پوشیده نیست؛ تا جایی که در دنیای امروز یادگیری عمیق به مغز محاسباتی در بسیاری از زمینه‌های علم و تکنولوژی تبدیل شده است. به همین دلیل است که در دنیایی از صنایع مختلف تا تکنولوژی‌های مختلف، تقریبا هیچ موردی را نمی‌توان پیدا کرد که در آن ردپایی از یادگیری عمیق دیده نشود. به این ترتیب، اصلی‌ترین هدف این دوره آموزش کاربردی یادگیری عمیق و شناخت ابعاد گوناگون آن است. در این دوره شما با این ابزار بسیار مهم به صورت عملیاتی آشنا می‌شوید و جزئیات لازم برای پیاده‌سازی بهینه این الگوریتم‌ها را در عمل می‌آموزید. در ادامه راه می‌توانید از این ابزار در هر زمینه‌ای که با داده روبه‌رو می‌شوید و به دنبال پیدا کردن الگوهای آن هستید، استفاده کنید. دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس برای چه کسانی مناسب است؟ محتوای این دوره به نحوی انتخاب شده که مناسب افرادی باشد که دوره یادگیری ماشین را گذرانده‌اند و با مفاهیم ابتدایی هوش مصنوعی آشنایی دارند و به دنبال ادامه مسیر یادگیری/شغلی در این زمینه هستند. با توجه به اینکه این دوره ترکیب آموزش مفاهیم تئوری و عملی در کنار یکدیگر است، دانشجویان این دوره می‌توانند مسائل دنیای واقعی مثل پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی‌های دنباله‌های عددی و ترافیک و غیره را حل کنند. بنابراین این دوره مناسب کسانی خواهند بود که علاقه‌مند به مباحث پیشرفته هوش مصنوعی و چالش‌های لبه‌ی تکنولوژی هستند. در انتهای دوره آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس مخاطب چه دستاوردی خواهد داشت؟ با توجه به محتوایی که در این دوره به شرکت‌کنندگان آموزش داده می‌شود، در انتهای دوره مخاطبان محترم با موارد زیر آشنایی خواهند داشت: پیاده‌سازی شبکه‌های MLP پیاده‌سازی شبکه‌های Sequential، Functional و Subclass بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبی شناخت ترکیب مناسب activation function و initialization شناخت بهینه‌سازها و برنامه‌های زمانی متناسب شناخت راهکارهای مقابله با Overfitting شناخت ابزار لازم برای ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی شبکه‌های عصبی پیاده‌سازی Transfer learning و استفاده از شبکه‌های قدرتمند آماده پیاده‌سازی شبکه‌های Convolutional

832,150 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

کاربرد دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender System) چیست؟ 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 سامانه‌های توصیه‌گر، 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 پیشنهاددهنده 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 (Artificial Neural Networks) 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.

296,650 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

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

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش VOIP سیسکو – CME

آموزش VOIP: یکی از اولین نیازهایی که هر شرکتی بعد از راه‌اندازی پیدا می‌کند، برقراری ارتباطات با کیفیت داخلی است. این ارتباط در قدیم به خطوط تلفن محدود می‌شد اما در حال حاضر ابزاری برای انتقال انواع فایل نیز به شمار می‌رود. یکی دیگر از پیشرفت‌های اتفاق افتاده در این زمینه، تلفن اینترنتی یا VoIP است که سرعت و دقت بهتری را به کاربران ارائه می‌دهد. سیسکو به‌عنوان یکی از بهترین شرکت‌ها در زمینه شبکه، CME یا Call Manager Express را ارائه داده است. با استفاده از این سیستم می‌توان ارتباطات پایدار اینترنتی برای انتقال انواع فایل از جمله صدا برقرار کرد. در این مطلب قصد داریم علاوه بر معرفی اولیه VoIP و CME، بهترین راه آموزش راه اندازی VoIP سیسکو-CME را نیز به شما نشان دهیم. در دوره آموزش VOIP پس از بررسی مبانی CME و شیوه راه‌اندازی شبکه VoIP، وارد سناریوهای عملی می‌شویم و از این طریق مباحث را یاد خواهید گرفت. این سناریوها عبارتند از: راه‌اندازی مرکز تلفنی CME سیسکو راه‌اندازی Voice VLAN تغییر فریمورک تلفن سیسکو اتصال روتر سیسکو به خطوط شهری اتصال روتر سیسکو به SIP Trunk مخابرات اتصال روتر سیسکو به خطوط دیجیتالی E1 اتصال روتر سیسکو به مراکز تلفنی ایزابل اتصال روتر سیسکو به تجهیزات آنالوگ قدیمی توجه داشته باشید شرکت در دوره آموزش VOIP بدون داشتن اطلاعات قبلی از زمینه‌های شبکه‌ای و سیسکو ممکن نیست. پیشنهاد ما برای قبل از شروع این دوره دوره Network+ و دوره CCNA Collaboration - CME است. یک سری مطالب اضافه هم پس از اتمام دوره به شما ارائه می‌شوند که مهم‌ترین آن‌ها، مطالب مرتبط با شبکه تلفنی CUCM سیسکو به صورت پکیج جداگانه است. با کمک این دوره و اطلاعات اضافی ارائه شده می‌توانید به‌عنوان کارشناس VoIP، سناریوهای پیشرفته را پیاده‌سازی کرده و به نیروی کار ارزشمندتری تبدیل شوید. کلام آخر شبکه‌های تلفنی از زمان‌های دور یکی از ارکان شکل‌گیری هر سازمانی بوده‌اند. بدون وجود ارتباطات داخلی باکیفیت و امن، مشکلات جدی برای سازمان به‌وجود خواهد آمد. این شبکه‌ها با گذشتن زمان تبدیل به شبکه‌های اینترنتی شدند و تغییر نام دادند. در حال حاضر VoIP امکانی است که با آن می‌توانید جدا از برقراری تماس، فایل هم منتقل کنید. سیسکو به‌عنوان یکی از برترین شرکت‌های دنیا در زمینه شبکه، سیستم مدیریت سریع‌السیر تماس یا CME را به بازار ارائه کرده‌است. با استفاده از CME می‌توان سناریوهای مختلف را برای شبکه‌های داخلی شرکت پیاده‌سازی کرد. این مهارت و این نقش برای سازمان‌ها خصوصا سازمان‌های نوپا بسیار حیاتی است و برای همین یادگیری آن شما را در رقابت برای کسب شغل، از دیگران جلو می‌اندازد. دوره‌های مکتب‌خونه به شما کمک می‌کنند جدیدترین اطلاعات را در این زمینه یاد گرفته و دانش خود را در قالب کوییز، تمرین و سناریوهای واقعی بسنجید. در پایان دوره قادر خواهید بود وارد بازار کار شده و پیچیده‌ترین سناریوهای ممکن در این زمینه را پیاده‌سازی نمایید.

407,150 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R

دوره آموزش طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS و R در این دوره با آموزش spss و آموزش نرم افزار R، تحلیل آماری، طراحی و تحقیق علمی با این نرم افزار ها آموزش داده می شود. هر فرد در فرآیند انجام پژوهش‌هایی مثل پایان نامه یا تحقیق‌های علمی با داده‌هایی سروکار دارد که برای نتیجه گیری و استفاده از آن‌ها در پژوهش خود نیاز به تحلیل آن‌ها دارد؛ برای تحلیل آماری داده ها و اطلاعات باید با چهار موضوع مهم آشنایی داشته باشید؛ اولین موضوع روش تحقیق است یعنی اینکه هر فرد که قصد انجام پژوهش را دارد باید بداند که چگونه یک پژِوهش را طرح ریزی کند یا به جمع آوری اطلاعات بپردازد. دومین بحث آشنایی با علم گسترده آمار است؛ آمار علم وعمل توسعه دانش است با استفاده از آمار می‌توان ویژگی‌ها و اطلاعات را اندازه‌گیری و پردازش کرد. اینکه شما با مفاهیم آماری چقدر آشنا باشید کمک کننده‌ی شما در فرآیند پروژه خواهد بود و قطعا نتیجه‌ی بهتری را بدست خواهید آورد. سومین عنوان استفاده از نرم افزاهای قوی در تحلیل داده‌ها و نتیجه‌گیری از اطلاعات در طرح‌های پژوهشی است که با استفاده از خروجی گرفتن از نرم افزاهای مربوطه می‌توان هدف‌های مورد نظر را اجرایی کرد به کمک تفسیر خروجی‌ها و گزارش نویسی فرایند تحقیق مورد نظر در نرم افزار به پایان می‌رسد. از جمله‌ نرم افزارهای پر کاربرد می‌توان به نرم افزارهای SPSS و R اشاره کرد. اما چیزی که امروزه شاهد آن هستیم وجود خلا آموزشی است که این ترتیب‌های گفته شده در آن‌ها رعایت نمی‌شود؛ به همین دلیل ما با ایجاد بستری مناسب برای آموزش، قدم به قدم طراحی پژوهش علمی و تحلیل آماری ارائه می‌دهیم تا فراگیر خروجی مناسب روز جامعه و نتیجه‌ی مدنظر خود را دریافت کند. نرم افزار SPSS نرم افزار SPSS که مخفف عبارت Statistical Pakage for the Social Science می باشد، یک نرم افزار جامع وکاربردی برای انجام تحلیل‌های آماری و داده کاوی است که در رشته های مختلف به خصوص علوم اجتماعی و رفتاری مورد استفاده گسترده قرار می‌گیرد. این نرم افزار با انجام قابلیت‌های مختلف آماری همچون محاسبات میانگین، واریانس، انحراف معیار و سایر عملیات‌ها مورد توجه کاربران است؛ کاربرد دیگر این نرم افزار را می توان تحلیل داده‌ها و داده کاوی می‌توان گفت که توسط نرم افزار SPSS Modeler انجام می شود که با استفاده از آن می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های وارد شده واطلاعات پرسشنامه کرد همچنین مدل‌هایی را برای پیش بینی‌ها ایجاد کرد و به تحلیل آن‌ها پرداخت؛ این نرم افزار این امکان را به کاربر می‌دهد که بدون نیاز به دانشی از برنامه نویسی، الگوریتم های داده کاوی را در پژوهش‌های آماری خود به کار بگیرد. نرم افزار R نرم افزار R یک زبان برنامه نویسی شی گرا می باشد که برای محاسبات آماری طراحی شده است و باید گفت یکی از مهم‌ترین و برجسته ترین نرم افزار‌ها در حوزه علم داده که برای ورود به این حوزه باید با آن آشنا بود، نرم افزار R است؛ این نرم افزار در موضوعاتی همچون: ساخت مدل‌های پیش بینانه، توصیفی، استقرار مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و آمار کاربرد گسترده دارد؛ علاوه بر علم داده در یکی از فیلدهای جذاب که به تازگی مورد توجه قرار گرفته است به نام حوزه متن کاوی نیز نرم افزار R از جمله زبان‌های برنامه نویسی مورد نیاز است؛ از مزیت های این نرم افزار آماری می توان به موارد زیر اشاره کرد: 1. نرم افزار R دارای زبان رایگان و متن باز است که بر روی سیستم عامل‌های مختلفی اجرا می شود 2. دارای راهنمای داخلی است 3. قابلیت‌های گرافیکی قابل ملاحظه‌ای دارد 4. دارای زبان قوی است اما در عین حال یادگیری ساده‌ای دارد 5. توابع آماری پیش ساخته زیادی دارد 6. با استفاده از نرم افزار R می‌توان به سادگی توابع مورد نظر کاربر را ساخت

424,150 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش نرم‌افزار Expert Choice

آموزش نرم‌افزار Expert Choice دوره آموزش پیش رو نیز ضمن پرداختن به آموزش اکسپرت چویس، به بررسی فرآیند سلسله مراتبی در نرم افزار اکسپرت چویس پرداخته و پکیج کاملی از آموزش Expert Choice را ارائه می‌دهد. در نهایت تلاش دارد خروجی ایده‌آل مدنظر برای فراگیر را حاصل کند؛ برای این کار مدرس به پشتیبانی پس از دوره آموزش Expert Choice می‌پردازد. وجه تمایز این دوره با دیگر دوره‌های آموزش اکسپرت چویس در آموزش تصمیم‌گیری چند معیاره گروهی با استفاده سلسله مراتبی و پیاده سازی آن در نرم افزار Expert Choice است. یکی از اساسی‌ترین موضوعات مطرح در دنیای امروزی که همواره از دغدغه‌های اصلی مدیریت محسوب می‌شود، بحث تصمیم‌گیری است لزوم اتخاذ تصمیم درست و برگزیدن گزینه مناسب از میان گزینه‌های متعدد زمینه انتخاب بهترین تولید کننده، بهترین توزیع کننده و... در تشکیل یکپارچگی‌ها و موارد مشابه از جمله مسائل مهم مطرح برای تصمیم‌گیری‌های چند معیاره است؛ این تصمیمات جزئی از مسائل بزرگ و کلان را شامل می‌شوند و در بسیاری از این موارد در صورت نادرست بودن تصمیم، هزینه‌های زیادی را باید پرداخت. از این رو تصمیم‌گیری صحیح در تمام مسائل اهمیت به سزایی دارد. یکی از کارآمدترین تکنیک‌های تصمیم‌گیری چند معیاره استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی یا AHP(Analytical Hierarchy Process) است که در روش AHP مسئله اصلی به کمک یک ساختار سلسله مراتبی به مسائل کوچک‌تر شکسته می‌شود؛ در این ساختار معیارها سطح بندی می‌شود (هدف و معیارهای اصلی در سطوح بالاتر و معیارهای فرعی در سطح پایین‌تر قرار می‌گیرند)، گزینه‌ها نسبت به پایین‌ترین سطح معیارها و نیز معیارهای هر سطح نسبت به معیارهای یک سطح بالاتر وزن دهی می‌شوند. بطور کلی فرآیند تحلیل سلسله مراتبی شامل: ساخت سلسله مراتبی، مقایسه‌های زوجی، ترکیب وزن‌ها، تحلیل حساسیت و روش رتبه‌بندی می‌باشد. با توجه به پیچیدگی حل مسائل تصمیم‌گیری چند معیاره به خصوص در مسئله با داده‌ها و اطلاعات زیاد و با اهمیت، لزوم استفاده از یک نرم افزار برای حل مسائل احساس می‌شود یکی از نرم‌افزاها Expert Choice است چرا که کار با اکسل فرآیند حل را طولانی و طاقت فرسا می‌کند. برای یادگیری این نرم افزار باید از دوره‌های آموزشی استفاده کرد که مدرس دوره علاوه بر تسلط بر خود نرم افزار بر فرآیند سلسله مراتبی و در اصل مسائل تصمیم‌گیری تسلط کافی را داشته‌باشد چرا که تصمیم‌گیری در مسائل و پروژه‌های مختلف از حساسیت بالایی برخوردار است؛

152,150 تومان

دوره آموزشی

جاب ویژن

آموزش رایگان اکسل (مقدماتی)

با آموزش رایگان اکسل یک گام به جلو بردارید. آموزش رایگان اکسل : نرم‌افزار اکسل (Microsoft Excel) یک نرم‌افزار صفحه گسترده و کاربردی به خصوص در حوزه مدیریت پروژه است. صفحه گسترده به برنامه‌هایی گفته می‌شود که اطلاعات متنی و عددی را در قالب جدول نگهداری می‌کنند. ساختار جدولی صفحات این‌گونه برنامه‌ها، کاربران را قادر می‌سازد که تا با استفاده از از فرمول، بین اطلاعات موجود در آن‌ها ارتباط برقرار نمایند. در برنامه اکسل بسیاری از محاسبات پیچیده از طریق توابع از پیش‌تعریف‌شده قابل انجام است. از نمونه‌های متداول آن می‌توان جمع، میانگین، تعیین حداکثر، تعیین حداقل، شمارش داده‌های عددی، شمارش شرطی را نام برد. که تمام این موارد در آموزش رایگان اکسل مکتب‌خونه بیان شده است. برنامه‌ی Excel علاوه بر فرمول‌ها و توابع، قابلیت‌های دیگری برای سازماندهی صفحات و مدیریت آن‌ها ارائه می‌دهد. همچنین امکاناتی نظیر جستجوی اطلاعات و مرتب‌کردن داده‌ها، به سهولت کار با داده‌هایی با حجم بالا کمک می کند. دستورات گسترده در جهت قالب‌بندی داده‌ها و رسم نمودار بر مبنای داده‌های جدول نیز از جمله امکاناتی است که برنامه Excel برای ارائه بهتر گزارشات عرضه می‌کند. برنامه Excel امکانات مناسبی جهت ویرایش کاربرگ (Worksheet) ارائه می‌دهد. ازجمله این امکانات می‌توان به اضافه کردن سطر و ستون، حذف سطر و ستون‌های اضافی، قالب‌بندی محتویات سلول، تغییر نحوه نمایش اعداد اشاره کرد. Excel اطلاعات را در قالب کارپوشه (Workbook) نگهداری می کند و هر Workbook می‌تواند شامل تعداد نامحدودی برگه (Sheet) باشد، از آن‌جا که داده‌ها را در این برگه‌ها نگهداری می‌کند، مدیریت و سازماندهی آن‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است و به‌همین‌منظور در درس سوم از آموزش رایگان نرم افزار مایکروسافت اکسل به‌طورکامل به این موضوع پرداخته شده‌است. همان‌طور که اشاره شد، محتوای سلول‌ها یا مقدار هستند یا فرمول، برای انجام محاسبات از امکانات فرمول‌نویسی Excel استفاده می‌شود. این محاسبات می‌توانند مبتنی بر داده‌های سلول‌های دیگر باشند. در درس چهارم از این آموزش با اصول کار با فرمول‌ها و امکانات محاسباتی Excel آشنا خواهید شد. رسم نمودار براساس جدول داده‌ها، یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های اکسل است که به تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند. در حقیقیت، نمودار نمایش تصویری داده‌ها است که در آن داده‌ها توسط نمادهای گرافیکی مانند: نقطه، خط، میله، حباب و ... نشان داده می‌شوند. با استفاده از نمودارها، ارزیابی و مقایسه داده ها سریع‌تر و ساده‌تر خواهد شد. در درس پنجم از آموزش رایگان اکسل به‌طور کامل با ایجاد و ویرایش نمودارها در اکسل آشنا خواهید شد. نرم‌افزار اکسل امکانات زیادی برای ایجاد و مدیریت لیست‌های اطلاعات ارائه می‌دهد. منظور از لیست، جدول حاوی اطلاعات است که معمولاً هر سطر آن تحت عنوان رکورد مشخصات یک قلم‌داده را دربرمی‌گیرد و ستون‌های آن با فیلدها به مشخصات اقلام اختصاص دارد که در درس ششم از آموزش به این موضوعات پرداخته خواهد شد. یکی دیگر از مهم‌ترین عملیات‌ها که هر کاربر Excel باید قادر به انجام آن باشد، صفحه‌بندی و چاپ Sheet است. برنامه اکسل امکانات زیادی برای تنظیم خصوصیات صفحه و چاپ آن ارائه می‌کند که در درس هفتم از آموزش رایگان اکسل به بررسی تنظیم مشخصات چاپی Sheet و چاپ آن پرداخته می‌شود. یادگیری اکسل را با مکتب خونه دنبال کنید.

جاب ویژن