دوره آموزشی - جستجوی «سرپرست چرخکار»

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

مهارت‌های اکسل برای کسب‌وکار - مقدماتی

کاربرد مهارت های اکسل برای کسب‌وکارها چیست؟ ممکن است در ابتدا متوجه نشویم که اکسل چطور به تأسیس یک کسب‌وکار نوپا مربوط می‌شود. مهم‌ترین کاربرد اکسل در کسب‌وکار، محاسبه‌ی درآمدها و هزینه‌های شماست؛ اینکه نشان دهید درآمدی که از مشتری کسب می‌کنید، از هزینه‌ای که متحمل شده‌اید بیشتر است. این کار به نظر ساده می‌آید، اما پیچیدگی آن زمانی مشخص می‌شود که صورت‌حساب‌ها، جداول و فرمول‌های پیچیده به میان می‌آیند. این کارها را در اکسل به‌راحتی می‌توانید انجام دهید. نرم‌افزار صفحه گسترده اکسل یکی از فراگیرترین نرم‌افزارهایی است که در محیط‌های کاری در سراسر جهان استفاده می‌شود. یادگیری کار با این نرم‌افزار به معنای افزودن دارایی‌‌ای بسیار ارزشمند به سبد کسب‌وکار شماست. درزمانی که مشاغل دیجیتال بسیار سریع‌تر از مشاغل غیردیجیتالی رشد می‌کنند، مطمئن باشید که با افزودن مهارت‌های اکسل به مجموعه مهارت‌های شغلی‌تان، خود را جلوتر از بقیه قرار می‌دهید. به‌طورکلی اکسل در بخش‌های تأمین مالی و حسابداری، بازاریابی و مدیریت محصول، مدیریت منابع‌ انسانی و سایر بخش‌های هر کسب‌وکاری یکی از نرم‌افزارهای پرکاربرد است. هدف از آموزش این دوره چیست؟ در دوره مقدماتی مهارت‌های اکسل برای کسب‌وکار، نکات ضروری نرم‌افزار اکسل را یاد خواهید گرفت؛ می‌توانید به طور ماهرانه در محیط کاربری اکسل کار کنید، محاسبات اولیه را با فرمول‌ها و توابع انجام دهید، صفحات گسترده را به‌صورت حرفه‌ای قالب‌بندی کنید و توزیع داده‌ها را از طریق نمودارها نشان دهید. بهترین راه برای یادگیری اکسل استفاده از اکسل است! در این دوره، با استفاده از مهارت‌ها و تکنیک‌های اکسل که در طول مسیر یاد می‌گیرید، طیف وسیعی از مشکلات تجاری را حل خواهید کرد. برخی از کاربردهای اکسل به‌صورت خلاصه به شرح زیر است: پیش‌بینی درآمدهای جدید و نرخ رشد درآمد و مشتری ذکر رویدادها و تاریخ و ذخیره‌سازی اطلاعات کسب‌وکار لیست کردن و دسته‌بندی هزینه‌های یک محصول و به‌روزرسانی ماهانه (و یا هر بازه زمانی دلخواه) ایجاد انواع نمودارها و مصورسازی داده‌های کسب‌وکار کمک به مدیران سازمان و شرکت برای تصمیم‌گیری مناسب‌تر و مبتنی بر داده‌ها بررسی وضعیت فروش، انبار، موجودی، درآمد و ... امکان قیاس متغیرهای مورد نظر و فیلتر کردن و ایجاد ارتباط و محاسبه انواع آن‌ها

67,150 تومان

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

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 ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

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

50,150 تومان

آموزش اصول و مبانی BIM

دوره آموزش BIM کامل‌ترین دوره‌ با توجه به نیاز روز بازار است. امروزه شاهد گسترش صنعت ساختمان و معماری هستیم و با توجه به گسترش تکنولوژی و ورود مدرنیته به ساخت‌و‌ساز، وجود فضایی برای برنامه‌ریزی و مدیریت آنچه که باید در مراحل ساخت یک ساختمان استفاده شود بیش از پیش احساس می‌شود؛ چرا که با توجه به پیشرفت‌های اخیر و ورود افراد مختلف به دنیای مدرن تقاضاها برای سازه‌ای بهتر، بدون نقص و به‌روز افزایش پیدا کرده است؛ بنابراین برای ماندن در بازار ساخت‌و‌ساز و پیشی‌گرفتن از سایر رقبا در این صنعت باید با برنامه‌ریزی و مدیریت پروژه‌های قابل اجرا گوی سبقت را ربود، علمی که در این زمینه کمک‌کننده به تصمیم‌گیران و مدیران ساخت‌و‌ساز است، مفهوم BIM (Building Information Modeling) یا مدلسازی اطلاعات ساخت است؛ افراد با استفاده از این تکنولوژی علاوه بر آن که می‌توانند پروژه خود را به صورت دیجیتالی و مصور دربیاوردند تا موجب فهم بیشتر برای تصمیم‌گیری‌های بهتر ‌شود، می‌توانند با تحلیل مدل‌های ایجاد شده و پیش‌بینی از نحوه روند ساخت در آینده از بروز مشکلات و ضررهای احتمالی که به دنبال نقص یا ایراد در ساختمان ایجاد می‌شود، جلوگیری کنند. علاوه بر آن این تکنولوژی باعث دخیل‌شدن افرادی است که به نوعی در امر ساخت ساختمان موثر هستند که باعث می‌شود تمام اجزاء فرایند ساخت تحت تاثیر تصمیم ذی‌نفعان قرار گرفته و در نتیجه خروجی کامل‌تری را حاصل کند. این روش به علت بهینه‌سازی مدیریت، برنامه‌ریزی و کنترل پروژه از اهمیت ویژه‌ای در فرایند ساخت برخوردار است به همین دلیل دوره‌ای جهت آموزش تکنولوژی BIM و نحوه کار با نرم‌افزارهایی مانند Revit و Navisworks که پیاده‌کننده این فرایند هستند، ارائه شده‌است. شرکت‌کنندگان این دوره علاوه بر مفاهیم ابتدایی BIM، با ابزارها و نرم‌افزارهایی که برای به کار بردن BIM در پروژه استفاده می‌شوند، آشنا خواهند شد؛ از طرفی نحوه پیاده‌سازی اصولی BIM در پروژه‌ها نیز آموزش داده خواهد شد که در نهایت خروجی این دوره ایجاد دانشی کامل و جامع از BIM برای فراگیران خواهد بود. وجه تمایز این دوره آموزش BIM نسبت به سایر دوره‌های مشابه در آموزش کامل مفاهیم و قابلیت‌های BIM در پروژه‌های عمرانی بوده که به این خاطر در جهت کسب دانش کافی برای بهبود پروژه‌های ساخت نیز تلاش می‌شود؛ همچنین علاقه‌مندان برای کار کردن در این حوزه و ارتقای سطح شغلی خود با گذارندن این دوره می‌توانند ضمن بدست آوردن تسلط بر مفاهیم و ابزارهای BIM به هدف خود نیز برسند. برای تمام دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های معماری، عمران، صنایع، مکانیک، برق و افرادی که به نوعی با صنعت ساختمان در ارتباط هستند، مناسب است؛ همچنین مدیران پروژه‌ها برای افزایش توانایی خود در زمینه مدیریت پروژه و تکنولوژی‌های نوین از مخاطبین این دوره هستند، در آخر کارشناسان پروژه که علاقه‌مند به ارتقای شغل بوده یا افرادی که به یادگیری و پیاده‌سازی مفاهیم BIM و کسب مهارت‌های ساخت با ابزارهای جدید مشتاق هستند، گذارندن این دوره برای آن‌ها مفید خواهد بود.

373,150 تومان

آموزش مبانی برنامه‌نویسی پایتون

دوره آموزش مبانی برنامه‌نویسی با پایتون چیست؟ پایتون، از کاربردی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی حال حاضر که کمی در حقش کم‌لطفی شده (از نظر رتبه‌بندی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی) این روزها در میان برنامه‌نویسان بسیار رایج است. همین امر موجب شده است که محبوبیت این زبان برنامه‌نویسی نسبت به سایر زبان‌ها پیشی گرفته و اکنون بسیاری از دانشجویان و فراگیران، به دنبال یادگیری این زبان برنامه‌نویسی باشند. ازاین‌رو ما در مکتب‌خونه تصمیم گرفتیم دوره آموزشی رایگان مبانی برنامه‌نویسی با پایتون را برای شما همراهان گرامی تهیه نماییم تا شما بهتر بتوانید برای یادگیری این زبان برنامه‌نویسی قدرتمند تصمیم‌گیری کنید. در واقع می‌توانید بفهمید آیا اصلاً به پایتون علاقه‌مند هستید یا خیر! هدف از یادگیری دوره آموزش مبانی برنامه‌نویسی با پایتون چیست؟ همان‌طور که از نام این دوره آموزشی پیداست، در این دوره مقدمات برنامه‌نویسی با پایتون مطرح می‌شود. پس می‌توان نتیجه گرفت هدف از یادگیری این دوره آموزشی صرفاً آشنایی شما با پایتون است. ازاین‌رو نباید انتظار داشته باشید که با پایان این دوره آموزشی به یک پایتون کار تبدیل شده باشید! آن‌چه از شما یک برنامه‌نویس قدرتمند پایتون می‌سازد، تمرین، تکرار و به‌روزرسانی اطلاعات کدنویسی شما است. پس با گذراندن این دوره آموزشی، اگر از پایتون خوشتان آمد، سعی کنید حتماً آموزش‌ها را جدی‌تر پیگیری کنید. دوره آموزش مبانی برنامه‌نویسی با پایتون مناسب چه کسانی است؟ اگر بین دوراهی مانده‌اید که چه زبان برنامه‌نویسی را یاد بگیرید، از دوره‌های مبانی برنامه‌نویسی‌های مختلف غافل نشوید چراکه این سبک از آموزش‌ها به شما کمک می‌کند علاقه خود را پیدا کنید؛ بنابراین می‌توان گفت این دوره آموزشی رایگان از مبانی برنامه‌نویسی پایتون مناسب تمامی افراد است تا به آن‌ها دید بهتری نسبت به برنامه‌نویسی پایتون بدهد و با استفاده از این آموزش‌ها شروع به کدنویسی در پایتون کنند. ‌بعد از فراگیری دوره آموزش مبانی برنامه‌نویسی پایتون چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آشنایی با انواع زبان‌های برنامه‌نویسی و چرایی انتخاب پایتون از مفاهیم اصلی است که در این دوره آموزشی مورد بررسی قرار می‌گیرد. با پایان این دوره آموزشی رایگان از مکتب‌خونه مهارت‌های کسب شده شما شامل موارد زیر است: 1. شناخت دستور زبان پایتون 2. شناخت انواع دستورها و بخش‌های مختلف یک برنامه نوشته شده 3. آشنایی با انواع داده و نحوه ذخیره‌سازی آن‌ها در پایتون 4. آشنایی با حلقه‌ها و شروط در پایتون 5. آشنایی با برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون و تعاریف مهم شامل کلاس و شیء 6. شناخت آرایه‌ها و ساختارها در پایتون سرفصل‌های دوره آموزش مبانی برنامه نویسی پایتون این دوره آموزشی به بررسی پایتون و جایگاه امروزه آن، تفاوت زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا و سطح پایین، آشنایی با کامپایل و تفسیر یک برنامه توسط مفسر، دستورات مختلف در پایتون از تعریف متغیر گرفته تا دستورات شرطی و حلقه‌ها، انواع خطاها و نحوه خطایابی، انواع داده‌ها و توابع پایه، آرایه‌ها و ساختارها، مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرایی و مفاهیم کلاس و شیء و غیره پرداخته می‌شود. امیدواریم این دوره آموزشی رایگان از مبانی برنامه‌نویسی پایتون شما را مشتاق به یادگیری پایتون کرده و در آینده‌ای نزدیک شاهد برنامه‌های قدرتمندی که شما با پایتون نوشته‌اید، باشیم.

67,150 تومان

آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنالی

کاربرد دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشن چیست؟ شبکه عصبی کانولوشنال یا پیچشی (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای شناسایی و پردازش تصویر استفاده می‌شود. این شبکه‌ها اختصاصاً برای پردازش داده‌های پیکسلی طراحی شده‌اند. CNNها پردازش تصویر و هوش مصنوعی قدرتمندی هستند که با استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) کارهای تولیدی و توصیفی را انجام می‌دهند. این شبکه‌ها اغلب از دید ماشینی که شامل تشخیص تصویر و ویدئو به همراه سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شود، استفاده می‌کنند. یک شبکه عصبی سیستمی از سخت‌افزار و یا نرم‌افزار است که از عملکرد سلول‌های عصبی در مغز انسان الگو می‌گیرد. شبکه‌های عصبی سنتی برای پردازش تصویر ایده‌آل نیستند. اما در شبکه عصبی پیچشی لایه‌های نورون به شکلی تنظیم شده است که برای جلوگیری از مشکل در پردازش تصویر، کل میدان بینایی را پوشش می‌دهند. لایه‌های شبکه عصبی کانولوشنال یا شبکه عصبی پیچشی، از یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک لایه پنهان تشکیل شده است که شامل چندین لایه کانولوشن می‌شود. حذف محدودیت‌ها و افزایش کارایی منجر به تشکیل سیستمی می‌شود که بسیار از حالت عادی اثربخش‌تر است و همچنین برای پردازش تصویر و زبان طبیعی قدرت بیشتری خواهد داشت. بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنالی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، چهارمین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در پایان دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنال شما قادر خواهید بود شبکه عصبی مخصوص خود را بسازید. در این دوره حتی ساخت مدرن‌ترین انواع شبکه عصبی پیچشی به شما آموزش داده می‌شود. در پایان این دوره همچنین می‌توانید از شبکه عصبی پیچشی موجود، برای پردازش تصویر و تشخیص افراد یا اشیا در آن، کار با عکس، فیلم و انیمیشن و ده‌ها کاربرد جذاب دیگر استفاده کنید. به طور کلی می‌توان گفت در پایان این دوره، مهارت‌های زیر در شما تقویت شده یا به مهارت‌های شما افزوده می‌شوند: یادگیری عمیق طراحی سیستم تشخیص چهره کار با شبکه عصبی پیچشی Tensorflow کشف شیء و بخش‌بندی تصویر

186,150 تومان

آموزش برنامه‌نویسی C++

زبان برنامه‌نویسی ++C به عنوان یک زبان قدرتمند و معروف شناخته شده است. این زبان شما را قادر می‌سازد تا روی نحوه استفاده از منابع کامپیوتر کنترل کامل داشته باشید. سرعت و بهینگی این زبان باعث شده است تا از آن در نوشتن و گسترش بازی‌ها، موتورهای بازی و اپلیکیشن‌های دسکتاپ بسیاری استفاده شود. قدرت بزرگ این زبان در نحوه مقیاس پذیری آن می‌باشد و اپلیکیشن‌هایی که استفاده زیادی از منابع دارند با آن نوشته می‌شوند. مثلا اپلیکیشن‌های گرافیکی منابع زیادی را استفاده می‌کند و به همین خاطر هست که بیشتر بازی‌های سه‌بعدی جذاب با این زبان نوشته شده‌اند. همانطور که می‌دانید در یک زبان برنامه‌نویسی، اندازه جامعه یا تعداد برنامه‌نویسان آن زبان مهم است. زبان ++C بیشترین نرخ پاسخ در سایت StackOverflow را دارد و این خود نشان‌دهنده تعداد زیاد برنامه‌نویسان این زبان می‌باشد. این زبان در بازار کار هم خواهان زیادی دارد. اگر می‌خواهید بازی بنویسید به احتمال زیاد مجبور به فراگیری این زبان خواهید شد. برای گسترش اپلیکیشن‌های دسکتاپ به صورت بهینه، به ++C نیاز دارید. حتی کمپانی‌های بزرگی مانند facebook هم برای بهینه کردن اپلیکیشن‌هایشان به برنامه‌نویس ++c نیاز دارند. در نهایت با رشد واقعیت مجازی (virtual reality)، برای نوشتن اپلیکیشن‌های شگفت‌انگیز بصری در این حوزه، برنامه‌نویسان این زبان بیش از پیش در بازار کار شانس و اقبال دارند و از این لحاظ زبان ++C آینده بسیار درخشانی دارد.

381,650 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

آموزش مدیریت فروش

مدیریت فروش (sales management) فرآیند برنامه‌ریزی، سازمان‌دهی، هدایت و کنترل تیم فروش است. نقش اساسی مدیریت فروش، راهبری برنامه‌ی فروشی است که کمک مؤثری به اهداف سازمان کند. مدیریت فروش می‌بایست در مسائل مختلفی تصمیم‌گیری نماید، مثلا بهترین ساختار سازمانی فروش کدام است، تعداد فروشنده‌هایی که باید به کار گرفته شوند، بهترین شیوه‌ی انتخاب و آموزش آن‌ها، چه نوع پاداش و مشوقی برای انگیزه دادن به آنها باید استفاده شود، عملیات فروش چگونه باید برای بیشترین ارتباط با مشتریان شکل بگیرد، مدل ارزیابی عملکرد تیم فروش کدام باید باشد و .... این دوره به مدیران فروش جوان یا افرادی که قصد ادامه کار بعنوان مدیر فروش را دارند، کمک خواهد کرد که درک بهتری از فضای کار و مسائل یک مدیر فروش داشته باشند، با مسائل و چالش‌های مدیریت نیروی فروش و مدل‌های مختلف تیم‌سازی و راهبری تیم‌های فروش آشنا گردند. همچنین به صاحبین کسب و کار کمک کرده که نتایج فروش را بهتر درک کنند، عملکرد آینده را دقیق تر پیش بینی نمایند و به عملیات فروش و تحلیل فروش تسلط بیشتری پیدا کنند تا در نهایت بتوانند کسب و کار موفق تری داشته باشند.

424,150 تومان
شنبه 8 اردیبهشت 1403، ساعت 21:43