دوره آموزشی - جستجوی «علوم آزمایشگاهی دامپزشکی»

نتایج جستجوی «علوم آزمایشگاهی دامپزشکی» 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

آموزش نرم افزار اسپن پلاس

به عنوان یک مهندس شیمی یا مهندس فرایند، پس از آشنایی با تجهیزات پیشرفته فرایندی، نیاز به یک ابزار کامپیوتری که انجام محاسبات مربوط به این تجهیزات را برعهده بگیرد، احساس می‌شود. به عنوان مثال پس از مدل‌سازی یک برج تقطیر ساده با تعداد سینی‌های کم و 4 یا 5 جزء در خوراک ورودی ممکن است گاهی با صدها معادله از جمله موازنه‌های انتقال جرم و انرژی و سیالات مواجه شویم. پیاده‌سازی و حل این معادلات می‌تواند بسیار زمان‌بر و خسته‌کننده باشد. لذا باید برای حل این مشکل باید به دنبال راه حل بود؛ چرا که یک مهندس شیمی بدون توانایی مدل‌سازی و شبیه‌سازی فرایند عملا دچار مشکل خواهد شد و از گردونه رقابت‌ها در بازار کار و تحقیقات علمی عقب خواهد ماند. حتی در کارهای آزمایشگاهی هم گاهی به جایی می‌رسیم که به صرفه و منطقی است که ابتدا فرایند را هر چند کوچک، شبیه‌سازی کنیم و بعدا سراغ پیاده‌سازی و ساخت آن برویم. برای رفع این مشکل، تعداد کثیری بسته نرم‌افزاری از گذشته تا کنون در حال گسترش است و هر ساله نرم‌افزار‌های جدیدتر و کامل‌تری وارد بازار شده و مورد استفاده مهندسین شیمی قرار می‌گیرد. در میان تمامی این بسته‌های نرم‌افزاری یکی از پرکاربردترین، دقیق‌ترین و کامل‌ترین بسته‌ها، نرم افزار aspen plus یکی از نرم‌افزارهای ارائه شده توسط کمپانی ASPEN One است.

271,150 تومان

آموزش مهارت‌های ضروری پژوهش

کاربرد دوره مهارت‌های ضروری پژوهش چیست؟ چه مطالبی را خواهید آموخت؟ در یک نگاه کلی، دوره مهارت‌های ضروری پژوهش در شش بخش ارائه شده است. آغاز پژوهش با مجموعه‌ای از دغدغه‌هاست. اولین گامِ پژوهش تبدیل این دغدغه‌ها به مسئله پژوهشی است. در بخش آغازین دوره به این مسئله می‌پردازیم. بعد از آن طبیعتاً لازم است منابع پژوهشی را جدی‌تر جستجو کنیم. در این بخش اغلب با انبوهی از منابع مواجه می‌شویم و همواره زمان محدودی داریم. در نتیجه، لازم است با بهترین‌ منابع پژوهشی، یعنی مرتبط‌ترین و معتبرترین‌ها، کار را پیش ببریم. افزون بر این موارد، لازم است با برخی تله‌های پژوهشی که در آن‌ها گرفتار می‌شویم و زمان را از دست می‌دهیم آشنا شویم. به این مسائل در بخش منابع پژوهش و مدیریت زمان می‌پردازیم. زمانی که منابع پژوهشی بیشتر می‌شوند یا درگیر چند پژوهش مختلف می‌شویم بدون سازمان‌دهی منابع برخی منابع را فراموش می‌کنیم، بین منابعی که قبلاً یافته‌ بودیم نمی‌توانیم به خوبی جستجو کنیم، فراموش می‌کنیم در انبوه منابعی که با زحمت بدست آورده‌ایم به چه موضوعاتی پرداخته شده بود و بسیاری مسائل دیگر که به سازماندهی منابع مربوط می‌شود. یکی از ابزارهای بسیار اثربخش در سازماندهی منابع پژوهشی نرم افزارهای مدیریت منابع هستند. این نرم افزارها از جمع‌آوری منابع گرفته تا سازماندهی، به اشتراک‌گذاری و استناددهی منابع کمک‌های بزرگی به ما می‌کنند. در بخش مدیریت منابع پژوهشی برخی از مهمترین نرم افزارها در این حیطه را معرفی می‌کنیم و شما را با برخی از مهمترین امکانات آن‌ها آشنا می‌کنیم. بعد از انتخاب بهترین منابع لازم است با خواندن دقیق منابع برگزیده را مطالعه کنیم. در این بخش الگویی را معرفی می‌کنیم که کمک می‌کند معناهای مهم نهفته در متن را استخراج کنیم و به صورت آگاهانه درونی‌سازی کنیم. بعلاوه، توضیح می‌دهیم که در متون علمی چگونه می‌توانیم با صرف زمان کمتری ایده‌های اصلی و شواهد و قرائنی را که آن‌ها را پشتیبانی می‌کنند بیابیم. به این مسائل در بخش خواندن دقیق می‌پردازیم. اگر بدون یادداشت‌برداری منابع را مطالعه کنیم دست‌کم دچار چند آفت مهم می‌شویم، اول اینکه نمی‌توانیم از چارچوب منابع موجود به خوبی فاصله بگیریم، دوم اینکه بسیاری از نکات حیاتی را در پژوهش‌ از دست می‌دهیم و سوم اینکه احتمال بُروز سرقت ادبی ناخواسته زیاد می‌شود. نکات پیرامون یادداشت‌برداری اصولی را در بخش بعدی می‌آموزیم. یکی از مهارت‌هایی که از آغاز تا انجام یک پژوهش برای هر پژوهشگری ضروری است، مهارت‌های تفکر انتقادی است. به عنوان نمونه، یکی از ارکان هر پژوهشی پردازش اطلاعات است بدون قدرت تحلیل این پردازش امکان‌پذیر نیست. قدرت تحلیل افراد پیوند وثیقی با تفکر انتقادی دارد. در بخش تفکر انتقادی نحوه مواجهه سنجیده با پژوهش‌ها را می‌آموزیم.هدف از دوره مهارت‌های ضروری پژوهش چیست؟ مهارت‌های ضروری در پژوهش، کلیدی‌ترین مهارت‌هایی هستند که برای موفقیت در انجام هر پژوهشی فارغ از موضوع به آن‌ها نیازمندیم. هدف از این دوره، آموزش این مهارت‌هاست. دوره مهارت‌های ضروری پژوهش مناسب چه کسانی است؟ تمام پژوهشگران در هر حوزه‌ای از دانش مخاطب این دوره هستند.

551,650 تومان

آموزش اسپیکینگ آیلتس - IELTS Speaking Booster

بخش اسپیکینگ آیلتس (IELTS Speaking) یکی از دغدغه‌های داوطلبان این آزمون بین‌المللی است. این بخش شامل یک مصاحبه‌ی حضوری است که بین ۱۱ الی ۱۴ دقیقه به طول می‌انجامد و ممتحن صدای متقاضی را ضبط می‌کند و در طول مصاحبه، زمان تحت کنترل دقیق ممتحن است. اسپیکینگ آیلتس شامل ۳ قسمت است: ۱- قسمت اول شامل Introduction و سپس حدود ۴ الی ۵ دقیقه پرسش در خصوص موضوعاتی که اصطلاحا Familiar هستند مانند: شغل، تحصیلات، سرگرمی ها، محل زندگی، علایق، آب و هوا و... ۲- قسمت دوم (Cue Card): در این قسمت یک Task Card توسط ممتحن به متقاضی داده می شود. روی این Card موضوعی نوشته شده که با تعدادی سوال تحت عنوان Follow-up Questions همراه است و متقاضی می‌بایست پس از ۱ دقیقه آماده‌سازی، پاسخ خود را در قالب یک Short Presentation که طول آن حداقل ۱ دقیقه و حداکثر ۲ دقیقه است به ممتحن ارائه کند. ۳- قسمت سوم تحت عنوان Discussion: در این قسمت که بین ۴ الی ۵ دقیقه زمان می برد، ممتحن سوالاتی را بر پایه‌ی موضوع بخش قبلی مطرح می‌کند و متقاضی می‌بایست پاسخ‌های جامع و متقاعدکننده‌ای برای هریک از این سوالات داشته باشد. کدام قسمت از همه مهم‌تر است؟ آیا زمان محاسبه‌ی نمره نهایی اسپیکینگ، هر یک از این ۳ قسمت بالا امتیازهای جداگانه و البته برابر با همدیگر دارند یا یک قسمت خاص از بقیه مهم‌تر است؟ قسمت‌های مختلف آزمون اسپیکینگ به صورت جداگانه نمره‌دهی نمی‌شوند بلکه عملکرد کلی شماست که مورد ارزیابی قرار می‌گیرد، اما می‌توان این چنین گفت: ۱- قسمت اول (Part 1) را می توان آسان‌ترین بخش این آزمون دانست، بنابراین اگر شما صرفا در این قسمت عملکرد عالی داشته باشید، تضمینی برای کسب نمره‌ی بالا وجود ندارد. ۲- قسمت Cue Card میدانی برای محک زدن دانش اسپیکینگی متقاضی است. این بخش می تواند تصویر کلی از نمره‌ی احتمالی متقاضی را در ذهن ممتحن شکل دهد. ۳- قسمت سوم (Discussion) جاییست که ممتحن تصمیم نهایی خود را درباره‌ی عملکرد متقاضی اتخاذ می‌کند.

1,325,150 تومان

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

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
دوشنبه 14 خرداد 1403، ساعت 12:02