دوره آموزشی - جستجوی «سرپرست مرکز توزیع Distribution»

نتایج جستجوی «سرپرست مرکز توزیع Distribution» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش تسک ۱‌ رایتینگ جنرال آیلتس (IELTS Writing Task 1 - General)

آیلتس (IELTS) که مخفف عبارت International English Language Testing System است، به معنی سامانه جهانی ارزیابی زبان انگلیسی، یکی از ارزشمندترین آزمون‌های ارزیابی سطح دانش زبان انگلیسی است. این آزمون در سراسر جهان برگزار می‌شود. آیلتس در اصل آزمونی بریتانیایی است و از این حیث معادل آزمون تافل، که آزمونی آمریکایی است، قرار دارد. داوطلبان آزمون آیلتس علاوه بر تفاوت‌های ساختاری آزمون آیلتس و تافل، باید هنگام انتخاب کشور مقصد مهاجرت خود، آزمون مناسب را از بین این دو انتخاب کنند. یکی از مهم‌ترین بخش‌های آزمون آیلتس، قسمت رایتینگ است که خود دو بخش Task 1 و Task 2 را در بر می‌گیرد. تسک ۱‌ رایتینگ جنرال آیلتس (IELTS Writing Task 1-General) تسک نامه‌نویسی است که بر اساس ۴ مولفه مورد ارزیابی و نمره‌دهی قرار می‌گیرد: 1- Task Achievement (TA) 2- Coherence and Cohesion (C.C) 3-Lexical Resource (LR) 4- Grammar (GRA) در این تسک از شما انتظار می‌رود: ۱- در مدت زمان ۲۰ دقیقه، یک نامه براساس موضوع داده شده بنویسید. این موضوعات همگی جنبه ی عمومی دارند و دانش تخصصی ملاک قرار نمی‌گیرد. مواردی نظیر: ‌سفر، اقامت، امور روزانه، خرید، مسائل رفاهی، تفریحی، بهداشتی، تحصیلی و ... در زمره‌ی رایج ترین موضوعات هستند. ۲- نامه نوشته شده حداقل دارای ۱۵۰ کلمه باشد. ۳- رسمی یا غیررسمی بودن لحن نامه (Tone) متناسب با موضوع داده شده رعایت شود. ۴- هدف (Purpose) نامه شفاف باشد. ۵- تمام موارد خواسته شده در سوال (اصطلاحأ تمام bullet-pointهای سوال) به یک میزان پوشش داده شود. ۶- نامه نوشته شده دارای سازماندهی بوده و ایده‌ها از نظم منطقی لازم برخوردار باشند. ۷- لغات متناسب با موضوع داده شده به کار گرفته شود. ۸- ساختارهای گرامری Complex به صورت صحیح و روان استفاده شوند. اگر بخواهیم جزئی‌تر نگاه کنیم، هدف از این تسک در آزمون آیلتس این است که آیا شما قادر به برقراری ارتباط مناسب و موثر از طریق نوشتن یک نامه یا ایمیل هستید یا خیر. برای این منظور، شما باید در مورد سه فاکتور تصمیم گیری درست داشته باشید: ۱- مخاطب نامه ۲- سبک یا لحن نامه ۳- محتوای نامه مخاطب نامه در سوال تعیین می‌شود که بر این اساس می‌تواند یک دوست، یک غریبه یا یک مخاطب رسمی نظیر مدیر یک شرکت یا سازمان، استاد دانشگاه و... باشد. سبک یا لحن نامه بر اساس مخاطب تعیین می‌شود و می‌تواند رسمی، نیمه رسمی، یا غیررسمی باشد. محتوای نامه که می‌تواند حاوی ایده‌هایی نظیر شکایت، کسب یا ارائه اطلاعات، درخواست، عذرخواهی، تشکر، یا دعوت باشد. بر اساس دستورالعمل سوال، می‌بایست تصمیم بگیرید که متن نامه به مخاطب را با چه لحن و محتوایی بنویسید. در این دوره با تمرکز ویژه روی انتظارات ممتحن تلاش بر این است تا با ارائه نکات ذیل، متقاضیان محترم (مشروط بر تمرین مستمر روی محتوا) به سمت نمره‌ی بالای ۷ سوق داده شوند : - تشریح بایدها و نبایدها ی نامه نویسی - معرفی انواع نامه و تفاوت‌های آنها - تشریح نمونه های موفق برای هر نوع سوال - آشنایی با ساختارهای گرامری مرتبط و واژگان Less Common

1,087,150 تومان

آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق

کاربرد دوره آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ امروزه در علوم کامپیوتر دو مبحث بسیار مهم با نام شبکه عصبی و یادگیری عمیق پدید آمده است. شبکه‌های عصبی دسته‌ای از الگوهای برنامه‌نویسی هستند که برای آموختن از داده‌های مشاهده‌ای از زیست‌شناسی الهام گرفته‌اند. به عبارت ساده‌تر، این شبکه‌ها برای یادگیری از نحوه عملکرد مغز بهره می‌برند. یادگیری عمیق مجموعه قدرتمندی از تکنیک‌ها برای یادگیری در شبکه‌های عصبی است. در واقع یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود و شبکه‌های عصبی اسکلت یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در حال حاضر بهترین راه‌حل‌ها را برای بسیاری از مشکلات در تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (natural language processing) ارائه می‌دهند. اگر شما هم از علاقه‌مندان و فعالان حوزه تکنولوژی‌های نوظهور هستید، آموزش شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق مکتب‌خونه را از دست ندهید. هدف از آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟ آموزش شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، اولین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره شما با مفاهیم بنیادی شبکه عصبی و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد. این دوره به شما کمک می‌کند که قابلیت‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. همچنین آموزش یادگیری عمیق شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. بنابراین این دوره مسیری برای شما فراهم می‌کند که دانش و مهارت لازم را برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود کسب کنید، سطح فنی خود را ارتقا داده و گام نهایی را برای ورود به دنیای هوش مصنوعی بردارید. بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی و یادگیری عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آشنایی با یادگیری عمیق آشنایی با شبکه عصبی مصنوعی برنامه‌نویسی پایتون روش پس انتشار (Backpropagation) معماری شبکه عصبی

67,150 تومان

تصحیح رایتینگ آیلتس (20 تایی)

شاید از خودتان بپرسید که تصحیح رایتینگ آیلتس چیست و چرا به عنوان زبان‌آموز به آن نیاز دارید؟ جواب آن ساده است. تصحیح رایتینگ این امکان را به شما می‌دهد تا توانایی خود را بسنجید و بتوانید نقاط ضعف خود را قبل از آزمون آیلتس بهبود ببخشید. رایتینگ یکی از چهار بخش آزمون آیلتس است که خود به دو بخش تسک 1 و تسک 2 تقسیم می‌شود. موضوع تسک 1 در آیلتس آکادمیک با تسک 1 در آیلتس جنرال متفاوت است. در تسک 1 آکادمیک شما باید اطلاعات تصویری، مانند نمودار، را به نوشتار تبدیل کنید و حداقل 150 کلمه در تفسیر تصویر ارائه شده بنویسید. در تسک 1 جنرال موضوعی ارائه می‌شود که باید درمورد آن نامه‌ای بنویسید که حداقل 150 کلمه داشته باشد. تسک 2 در آیلتس جنرال و آکادمیک یکسان بوده و باید درخصوص موضوعی که به شما داده شده است حداقل 250 کلمه بنویسید. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها اشتباهاتشان را در آزمون تشخیص نمی‌دهند. لازم به ذکر است که ارزیابی نوشته خود، کار بسیار دشواری است. می‌توانید نکاتی در مورد نوشتن رایتینگ مطالعه کنید ولی بهتر است تصحیح آن را به شخص دیگری واگذار کنید. سعی کنید تمام تکنیک‌هایی که آموخته اید را به کار ببرید ولی در نهایت شخصی را پیدا کنید که در این کار تبحر داشته باشد و تصحیح نوشته را به او بسپاری پیدا کردن معلم و یا کسی که به این مهارت‌ها تسلط داشته باشد، آسان نیست. از طرفی هرچقدر هم به توانایی‌های دوستان یا آشنایانتان در زمینه‌ی زبان انگلیسی باور داشته باشید، نمی‌توانید تصحیح رایتینگ آیلتس را به آن‌ها بسپارید. به خاطر داشته باشید که ارزیابی رایتینگ آیلتس با نوشته‌های دیگر بسیار متفاوت است و هر کسی نمی‌تواند نمره‌ دقیق و یا بازخورد مناسبی ارائه دهد باور داریم که گرفتن بازخورد به صورت منظم در مورد رایتینگ و به طور کل هر نوشته‌ای اصلی‌ترین عامل موفقیت است. بیشتر آزمون‌دهنده‌ها فکر می‌کنند که با بیشتر نوشتن می‌توان نمره‌ی بالایی کسب کرد و روزانه وقت زیادی برای نوشتن اختصاص می‌دهند. نوشتن مقاله کار اشتباهی نیست و اتفاقا برای تمرین نوشتن بسیار مفید است. با این حال همیشه شخصی باید به تصحیح رایتینگ آیلتس شما بپردازد تا با گرفتن بازخورد مناسب، نوشته‌های بعدی خود را بهبود ببخشید.

551,650 تومان

آموزش آمار کاربردی برای تحلیل داده کسب و کار

یکی از این مهارت ها آشنایی و بکارگیری روش های آماری هست. آمار از این جهت حوزه جذابی است که می تواند درباره رفتارهای انسان ها در کسب و کار و البته سایر حوزه های دیگر پیش بینی‌هایی بکند که شاید افراد عادی فکر نمی کنند بشود این پیش بینی ها را کرد. در این درس تلاش شده است که شما با قسمت های کاربردی و جذاب آمار آشنا شوید. به جای این که درگیر فرمول های پیچیده ریاضی شوید، یاد می گیرید چطور مثل یک تحلیل گر داده فکر کنید، چطور با داده های واقعی کار کنید و استنتاج های آماری کنید و در نهایت به تصمیم گیری در کسب و کار کمک کنید. در این درس یاد می گیرید که با زبان برنامه نویسی R کار کنید و تحلیل های آماری انجام بدهید. در قالب ارائه، کوئیزها و پروژه مثال های مختلفی از حوزه های منابع انسانی، مالی، بازاریابی و فروش و سایر حوزه های کسب و کار را مشاهده خواهید کرد و گام به گام یاد خواهید گرفت که چطور روش های آماری را برای حل مسائل دنیای واقعی بکار ببرید. آمار کاربردی برای تحلیل داده دومین درس از دوره آنلاین Business Analytics در مکتب خونه است. پیش نیاز این درس٫ دوره تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R است که اولین درس از دوره آنلاین Business Analytics در مکتب خونه است.

369,000 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 قسمت درک واژگان GRE

بخش Verbal Reasoning آزمون GRE شامل ۲۰ سوال است که به ارزیابی توانایی شما در تحلیل اطلاعات و نحوه ارتباط بین اجزای جملات و متون در مدت زمان ۳۰ دقیقه می‌پردازد. سوالات این بخش در فرمت‌های مختلفی ظاهر می‌شوند که عبارتند از: 1- Reading Comprehension 2- Text Completion 3- Sentence Equivalence سوالات Reading Comprehension به سنجش مهارت‌های زیر در متقاضیان می‌پردازد: - درک معنی هر کلمه - درک معنی هر جمله - درک معنی هر پاراگراف - تشخیص نکات مهم از نکات غیرکلیدی - خلاصه کردن متن - نتیجه‌گیری و استنتاج از اطلاعات دریافت‌شده - استدلال مناسب جهت کامل کردن اطلاعات ناقص - درک ساختار متن - درک نظر نویسنده - درک حدس‌های نویسنده - درک و تشخیص نقاط ضعف و قوت متن هر سوال Reading Comprehension بر مبنای یک متن است که این متن ممکن است یک یا چند پاراگراف باشد. موضوع متون غالبا در حوزه علوم فیزیک، محیط زیست، اجتماعی، انسانی، هنر، و نیز مسائل روزانه است. همه سوالات بر مبنای داده‌های موجود در متن پاسخ داده می‌شوند و شما نیاز به دانش و اطلاعاتی فراتر از متن ندارید. قسمت Text Completion با حذف کردن کلمات کلیدی از یک متن کوتاه از متقاضیان می‌خواهد که از اطلاعات باقیمانده در متن به عنوان مبنای انتخاب واژه یا عبارت مناسب و منطقی برای پر کردن جای خالی استفاده کنند. در قسمت Sentence Equivalence، تمرکز اصلی روی مفهوم کل متن است و در آن از شما خواسته می‌شود که به ازای یک جای خالی دو گزینه انتخاب کنید به گونه‌ای که آن دو گزینه منجر به ایجاد یک جمله‌ی کامل و منسجم شوند. این دوره شامل تشریح بایدها و نبایدها، معرفی انواع سوالات و تکنیک‌های پاسخ‌دهی همراه با تحلیل نمونه سوالات آزمون‌های واقعی به‌علاوه‌ی معرفی لغات پرکاربرد این آزمون است.

356,150 تومان
دوشنبه 14 خرداد 1403، ساعت 13:58