دوره آموزشی - جستجوی «سرپرست تولید مهندس برق»

نتایج جستجوی «سرپرست تولید مهندس برق» 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 تحلیل تکنیکال کلاسیک

در این آموزش تحلیل تکنیکال کلاسیک که یکی از قدیمی‌ترین و پرکاربردترین روش‌های تحلیلی بازارهای سرمایه اعم از ایران و جهان است، آموزش داده می‌شود. تحلیل تکنیکال کلاسیک یکی از بهترین روش‌ها برای بررسی سهام و هدف‌گذاری قیمتی است که در این پکیج به طور کامل آموزش داده می‌شود. در این پکیج علاوه بر آموزش به‌روزترین اصول حرفه‌ای تحلیل‌گری و بررسی سهام، مباحث معامله‌گری از قبیل مدیریت سرمایه، روان‌شناسی معامله‌گر و بایدها و نبایدهایی که باید در زندگی رعایت شود نیز آموزش داده می‌شود. تحلیل تکنیکال در بازار سرمایه در اصل روشی برای پیش‌بینی رفتار احتمالی نمودار قیمتی از طریق بررسی داده‌های گذشته مانند قیمت و تغییرات آن، حجم معاملات و ... است. تحلیل تکنیکال کلاسیک در واقع از علم آمار کمک گرفته‌است و با بررسی داده‌های گذشته، رفتار آتی که احتمال رخداد آن بیشتر است را به ما نشان می‌دهد. روش تحلیل تکنیکال کلاسیک می‌تواند در تمامی بازارهایی که بر پایه عرضه و تقاضا فعالیت می‌کنند، استفاده شود. مانند بازارهای بورس اوراق بهادار و بازار سکه و ارز، مسکن و حتی ارزهای دیجیتال. تحلیل تکنیکال کلاسیک به طور خلاصه پیش‌بینی رفتار آتی قیمت را به وسیله تحلیل و بررسی نمودارهای قیمتی و ... به ما می‌دهد. تحلیل تکنیکال 3 اصل اساسی دارد: 1- همه چیز در قیمت لحاظ شده‌است. 2- قیمت‌ها بر اساس روند حرکت می‌کنند. 3- تاریخ تکرار می‌شود.

534,650 تومان

آموزش نرم افزار iSpring Suite (تولید محتوای الکترونیکی)

کاربرد دوره آموزش نرم‌افزار iSpring Suite چیست؟ رشد اینترنت و فراگیر شدن موبایل‌ها،‌ تبلت‌ها و سایر دستگاه‌های ارتباطی الکترونیک تقریبا تمام صنایع را دگرگون کرده و زندگی انسان را با تغییرات چشمگیری مواجه کرده‌است. آموزش هم یکی از مواردی است که دستخوش تغییرات قرار گرفته و از کلاس‌های حضوری به دوره‌های مجازی تغییر پیدا کرده‌است. یادگیری الکترونیکی امروزه جای خود را به‌خوبی در سطوح مختلف آموزش رسمی از مقطع ابتدایی تا آموزش عالی باز کرده‌است. بنابراین امروزه نیاز به آموزش ispring suite که یک نرم‌افزار تولید محتوای الکترونیکی است، بسیار احساس می‌شود. یکی از پیش‌نیازهای اصلی و شاید مهم‌ترین پیش‌نیاز یادگیری الکترونیکی، تولید محتوای جذاب و استاندارد است. در حقیقت اگر محتوای مناسبی نداشته باشیم، بقیه اقدامات ما ثمری نخواهد داشت.در حال حاضر ابزارهای زیادی برای تألیف محتوای الکترونیکی وجود دارد که بسته نرم‌افزار iSpring Suite یکی از بهترین، آسان‌ترین و کامل‌ترین آن‌ها است. برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های این نرم‌افزار عبارت است از: جامع و چندمنظوره بودن یادگیری آسان و مبتنی بر پاورپوینت واکنش‌گرا بودن در دیوایس‌های مختلف خروجی‌های متنوع پشتیبانی از نسخه‌های مختلف ویندوز و آفیس نیاز به امکانات سخت‌افزاری پایین‌تر

237,150 تومان

آموزش تحلیل تکنیکال و خرید و فروش ارزهای دیجیتال

آموزش خرید و فروش ارزهای دیجیتال : کسب در آمد از ارزهای دیجیتال امروزه بسیار سر زبان‌ها افتاده است و متقاضیان بسیاری از تمامی اقشار را شامل می‌شود. ارزهای دیجیتال یکی از خبرسازترین تکنولوژی‌هایی بوده که تا به امروز، بشر تجربه‌اش کرده‌است. در فناوری ارزهای دیجیتال و بلاکچین قابلیت‌های بسیاری در زمینه‌های مالی و غیرمالی وجود دارد. ارزهای دیجیتال در پنج سال گذشته توانسته پرسودترین دارایی مالی در دنیا باشد. موفقیت بیت‌کوین و دیگر ارزهای دیجیتال دلیل اصلی دیده شدن تکنولوژی بلاکچین بوده‌است. به طور پیوسته در سراسر دنیا معامله‌گران و تحلیلگرانی هستند که به‌صورت مصمم و جدی به ارزهای دیجیتال روی آورده‌اند. بدین منظور که بتوانیم از این بازارها سود قابل ‌توجهی کسب کنیم باید بدانیم در چه زمانی وارد بازار شویم و در زمان مناسب از بازار خارج شویم. باید بتوانیم با دانش کافی روندهای صعودی را تشخیص بدهیم و از بازارهای نزولی دور باشیم. در دنیای معاملات و تجارت روشی وجود دارد تا بتوان در آن به کسب‌وکارهای شخصی و تجارت در بازارهای کوچک پرداخت. این کسب‌وکار که با خرید سهام، ارز یا کالاهایی از شرکت‌های ارائه‌دهنده سهام و صرافی‌های مطرح دنیا صورت می‌گیرد ترید یا معاملات نام دارد. برای اینکه بدانید چگونه می‌توانید این دارایی‌ها را خریدوفروش کنید و سود کسب کنید همانند تمامی مهارت‌ها در زمینه‌های مختلف، این کار شخصی نیز نیاز به کسب دانش تخصصی دارد. ازاین‌رو مجموعه آموزشی پیش‌رو دارای سه بخش است که از سطحی‌ترین مطالب تا عمیق‌ترین سطوح مفهومی دنیای معاملات و ترید را به شما آموزش خواهد داد. در این آموزش‌ها شناخت بازارهای مالی، مفاهیم اصلی و تغییرات قیمتی و ارزشی را خواهید آموخت.

713,150 تومان

آموزش کشف تقلب و تحلیل آماری صورت‌های مالی

واژه تقلب، یک واژه‌ی همگانی است که همه افراد در کارهای زیادی از آن استفاده می‌کنند و این واژه را بارها به زبان می‌آورند. تقلب در واقع به معنای انجام کاری فریب‌کارانه و نادرست است که برای رسیدن به یک سود و منفعت، افراد آن را صورت می‌دهند. در هر کاری افراد به راحتی از تقلب کردن استفاده می‌کنند تا بتوانند کار خود را به خوبی پیش ببرند. تقلب عبارتی است که به معنای سو استفاده فرد از موقعیت و نفوذ خود برای به کارگیری غلط دارایی‌ها و منابع سازمانی می‌باشد. آیا تا به حال با کشف تقلب در صورت‌های مالی آشنا شده‌اید؟ برای کشف این راه و روش ابتدا باید بدانید که اصلا تقلب در صورت ‌های مالی به چه صورت است. تقلب در صورت مالی یعنی ارائه نادرست، حذف اقلام و افشا نکردن کافی اطلاعات که برای فریب استفاده کنندگان صورت‌های مالی به کار برده می‌شود که اغلب این کار برای سرمایه‌گذاران و اعتباردهنگان انجام می‌شود که اغلب با بیش‌نمایی دارایی‌ها، درآمدها و کم نمایی بدهی‌ها و هزینه‌ها همراه می‌باشد. در این روش افراد از شیوه‌های زیادی برای کشف تقلب در صورت‌های مالی استفاده کرده‌اند ولی لازم است بدانید که این روش‌ها زیان‌هایی را نیز به همراه دارد و همیشه هم استفاده کردن از راه تقلب به سود افراد نخواهد بود. این دوره شامل دو بخش مجزاست که برای دو گروه مخاطب متفاوت در نظر گرفته شده است. بخش اول این دوره برای افرادی طراحی شده که یا به عنوان بازرس یا به عنوان سرمایه گذار، در پی ارزیابی صورت‌های مالی یک شرکت هستند (و طبعا یک فرد خارجی محسوب می شوند). در این بخش به این دسته از افراد ابزارهایی ساده معرفی می شود تا به هدف خود دست یابند. بخش دوم این دوره برای بازرسان درون سازمانی و یا مدیرانی طراحی شده است که علاقه‌مند به بهبود سلامت آمار و ارقام شرکت خود هستند.

254,150 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 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ زمینه‌هایی مثل علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال حاضر محبوبیت زیادی را به خود اختصاص داده‌اند. چراکه با استفاده از این علوم می‌توان سیستم‌های هوشمند و یادگیرنده طراحی کرد و کارها را با سرعت و دقت بیشتری انجام داد. یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning برای ارتباط دادن یادگیری ماشین و شبکه‌های عمیق با دنیای صنعت کاربرد دارد. با یادگیری تقویتی می‌توان یک ماشین را برای انجام یک بازی به نحوی آموزش داد که در برابر انسان به پیروزی برسد. یادگیری تقویتی ارتباط بین هوش مصنوعی با صنعت را برقرار می‌کند. کاربرد اصلی یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی ربات‌ها و ماشین‌هایی است که به تولید کارخانه‌ها یا مدیریت انبار کمک می‌کنند. این ربات‌ها با یادگیری تقویتی تمام سناریوهای احتمالی زمان کار را فراگرفته و در زمان اتفاق افتادن هرکدام از حالات، واکنشی متناسب با آن از خود نشان می‌دهند. سیستم‌های خودآموز در دنیای امروز نقش بسیار ویژه‌ای دارند و شرکت‌هایی مثل آمازون یا اپل بر اساس این سیستم‌ها کار می‌کنند. هدف از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ هدف نهایی از دوره آموزش یادگیری تقویتی، راه‌اندازی سیستم‌های خودآموز است. سیستم‌هایی که بتوانند با درس گرفتن از تجربیات خود، به‌روز شده و واکنش‌های بهتری به شرایط نشان دهند. در واقع در این دوره ما به فراگیری مفهوم یادگیری تقویتی می‌پردازیم که در پی آن توانایی نوشتن برنامه‌ای را داریم که با کمک آن، کامپیوتر به‌جای تکرار یک مسیر ثابت، علاوه بر انجام کار، از هر بار انجام شدن کار درس می‌گیرد و دفعات بعدی آن را با خطاهای کمتری انجام خواهد داد. همان‌طور که گفتیم با یادگیری تقویتی می‌توان برنامه‌ای نوشت که کامپیوتر با استفاده از آن در برابر انسان پیروز شود. دوره آموزش یادگیری تقویتی مناسب چه کسانی است؟ علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و فعالین در این حوزه کسانی که به حوزه علم داده علاقه‌مند هستند شاغلین و علاقه‌مندان حوزه gameplay و رباتیک دانشجویان و پژوهشگران که در زمینه علم داده فعالیت می‌کنند بعد از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره قادر خواهید بود سیستم خودآموز دلخواهتان را بسازید. علاوه بر این با توجه به اینکه در این دوره با اصطلاحات و مفاهیم اساسی این حوزه آشنا می‌شوید. پس از پایان دوره امکان مطالعه و پژوهش سطح بالا در این زمینه را هم خواهید داشت. دو موردی که گفته شد را می‌توان به‌عنوان اصلی‌ترین مزایای این دوره بیان کرد. اما علاوه بر این مورد، در پایان دوره آموزش یادگیری تقویتی به مهارت‌های زیر هم مسلط خواهید بود: آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری تقویتی آشنایی با کتابخانه gym آشنایی با مدل‌های deep Q-learning آشنایی با مدل‌های Policy Based پیاده‌سازی روش‌های مختلف مدل کردن یادگیری تقویتی ویژگی‌های متمایز دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ شیوه آموزش این دوره ترکیبی از آموزش تئوریک و آموزش عملی است. به این صورت که ابتدا مباحث تئوری بررسی شده و سپس با پروژه‌ها و مثال‌های عملی، این یادگیری تثبیت می‌شود. علاوه بر این‌ها سعی شده است در این دوره تا حد ممکن مباحث ریاضی مربوط به یادگیری تقویتی بیان شود تا شرکت‌کننده در ادامه بتواند این مبحث را به‌صورت آکادمیک یا پژوهشی دنبال کند.

415,650 تومان
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 06:20