دوره آموزشی - جستجوی «راننده پایه دوبامدارک»

نتایج جستجوی «راننده پایه دوبامدارک» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش ASP.NET Core

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.

466,650 تومان

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

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

آموزش Dialplan در استریسک

استریسک نرم‌افزاری برای طراحی و توسعه برنامه‌های تلفن محور است. با این نرم‌افزار می‌توانید تماس تلفنی را کنترل کنید، شبکه تلفنی بسازید، شبکه VoIP بسازید و... . کاربردهای استریسک در حال حاضر پایه و اساس بسیاری از کسب‌وکارها را تشکیل می‌دهد. برای مثال زمانی که پاسخگوی خودکار تماس مشتریان را جواب داده و آن‌ها را راهنمایی می‌کند یا وقتی که شما قبضتان را از طریق تلفن پرداخت می‌کنید، این تماس‌ها با استریسک برنامه‌ریزی شده‌اند. یادگیری استریسک امکان دستیابی به موقعیت‌های شغلی بسیار خوبی را برای شما فراهم می‌کند. یکی از مباحث پایه‌ای در استریسک Dial plan است. تسلط به Dialplan نقطه شروع یادگیری استریسک و برنامه‌ریزی تماس‌های تلفنی یا راه‌اندازی شبکه خواهد بود. در این مطلب قصد داریم شما را با دوره آموزش Dialplan در استریسک آشنا کنیم. Dial plan در استریسک Dialplan قلب تپنده تمام قابلیت‌های این نرم‌افزار است. اگر بخواهید با رابط مدیریتی استریسک (AMI) یا رابط درگاه استریسک (AGI) کار کنید، باید کار با Dialplan را بلد باشید. در واقع اساسی‌ترین و مهم‌ترین آموزش از مجموعه آموزش‌های استریسک مربوط به Dialplan است. درواقع برنامه‌ای که شما در رابط کاربری می‌نویسید قرار است در نهایت روی Dialplan اثر بگذارد. این بخش شامل کد مخصوصی است که تنها استریسک آن را می‌فهمد و اساسی‌ترین راه کنترل تماس‌ها است.

500,650 تومان
آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

آموزش منابع انسانی داده محور – بخش یکم

امروزه بيشتر فرایندها در محيط کار، قابل‌اندازه‌گیری هستند؛ از اين‌ رو، در رویکردهای اخیر، به موضوع داده‌های موجود در واحد منابع انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها به‌عنوان اصلی‌ترین رویکرد در حوزه منابع انساني تاکید می‌شود. مفاهیمی همچون تحلیل افراد، تحلیل نیروی انسانی، تحليل نيروي کار و منابع انسانی هوشمند نمونه آشکار چنین رویکردهایی بوده که بیان‌گر عمق تغییر نقش‌های منابع انسانی در سازمان‌های معاصر است. در این رویکردها، تلاش می‌شود با گردآوری داده‌های نیروی انسانی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها برای سازمان‌ها، ارزش‌آفرینی شده، مزیت رقابتی خلق شود. در اين فرادرس، ابتدا به بررسی مفاهيم، پيش‌زمينه‌ها و زيرساخت‌های منابع انسانی داده‌محور پرداخته، سپس با رويکردی کاربردی چگونگی استفاده از داده‌ها را برای دستیابی به بینش لازم برای استفاده در فرایندهای روزمره منابع انسانی از قبیل جذب و استخدام، آموزش و توسعه، ایمنی و بهداشت، مدیریت عملکرد و نگرش‌های منابع انسانی بیان خواهيم کرد.

799,000 تومان
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 09:10